# 如何实现“深度学习吴恩达 GitHub”项目
在本文中，我们将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程的GitHub版本。这个过程分为几个步骤，下面是整个流程的概览：
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------------------|-----------------------|
| 1. 安装Git |
这周主要讲的是超参数的调试、Batch Norm以及多分类。Hyperparameter TuningTuning Processα
α
。第二重要的一般是动量参数β
β
以及Hidden Units的数量，还有mini-batch的大小。第三是层数以及learning_rat
转载
2024-07-09 18:11:43
67阅读
大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（Machine Learning Specialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于机器学习入门与初学者。Machine Learning Specialization主要包括3门课：监督机器学习：回归与分类高级学习算法无监督学习，
转载
2023-12-13 19:15:29
66阅读
注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。深度学习的实践层面Train/Dev/Test sets只有训练集和测试集：七三分有验证集且总数量不多：六二二分有验证集且总数量很多-百万级别：大部分作交叉验证集 假设我们有
转载
2023-10-28 01:31:28
94阅读
# 如何实施吴恩达深度学习作业的GitHub项目
吴恩达的深度学习课程是现代人工智能领域的重要课程之一，而在 GitHub 上实现其作业能帮助你巩固所学的知识。本文将以清晰的步骤帮助你顺利完成这一过程，同时提供必要的代码示例及其解释。
## 项目实施流程
下面是你需要遵循的基本步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-19 05:56:51
104阅读
# 如何实现吴恩达深度学习
## 简介
吴恩达是深度学习领域的知名专家，其课程《深度学习专项》深受广大学习者的欢迎。本文将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程。
## 流程
下面是实现吴恩达深度学习的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 前提条件
拥有Python编程基础
对机器
原创
2023-08-23 03:27:52
89阅读
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
转载
2023-08-02 21:45:05
100阅读
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
转载
2023-09-27 20:23:08
101阅读
文章目录神经网络综述激活函数sigmoid 函数tanh 双曲正切函数ReLu 修正线性单元Leaky ReLu神经网络的梯度下降 Lesson1 Week3 partⅠ-Ⅴ神经网络综述吴老师在课程中，举了一个最简单的神经网络示例，如下图所示：宏观把握 神经网络的层数：2 层，包括中间的隐藏层和输出层，输入层可以视为第 0 层。 输入层：每个数据样本包含有 3 个特征。输入层的数据 隐藏层：有
转载
2023-08-01 21:01:47
293阅读
文章目录1.经典的CNNLeNet-5：AlexNetVGG-162.ResNetsResidual block残差块Residual Network残差网络3.ResNet表现好的原因4. 1x1卷积1x1卷积1x1卷积应用5. Inception NetworkInception Network MotivationInception Network的计算成本问题Inception Netw
转载
2024-05-31 10:21:42
56阅读
文章目录课程摘要What is neural networkSimple neural networkMultiple neural networkSupervised leaning for Nenural NetworkStructured and Unstructured dataWhy is Deep Learning taking off深度学习过程 课程摘要从这门课中我们可以学到：神
转载
2023-09-03 11:45:46
126阅读
机器学习—吴恩达_ 第10周_学习总结21.11.8-21.11.14一、无监督学习在原有的监督学习中，无监督学习和监督学习相比监督学习有标签信息，但是无监督学习是没有标签信息的，我们需要使用特有的函数方法使数据集寻找数据中间的内在关系，如将上图分为两个点集（簇）的算法被称为聚类算法。K-均值算法算法接收没有标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。是一个迭代算法，使用该算法的一般步骤为：
确
转载
2024-03-06 08:31:47
82阅读
吴恩达老师近日在网易云课堂达成合作，开始新的课程。我也跟着后面学习，顺便再博客园中做个笔记，以加深记忆！此次老师的课程主要讲解五个部分：1.Neural Networks and Deep Learning2.Improve Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization3.Structuring
转载
2023-07-12 15:13:22
240阅读
二、改善深层神经网络第一周 深度学习的实用层面知识点总结1. 训练集与测试集分布不匹配问题训练集（train）验证集（dev）测试集（test）：test和dev分布相同 2. 偏差（Bias）与方差（Variance）（1）高偏差与高方差 (2)降低偏差/方差的方法 现在可以在降低偏差/方差的同时几乎不影响另一个数值的变化。 3. 正则化（Regularization）减小过拟合，降低高方差，
转载
2024-03-03 15:34:31
168阅读
本周主要讲的是Error Analysis、Mismatched Training and dev/test set，transfer learning，End to end learning几个话题。Error AnalysisCarrying out error analysis 在做错误分析的时候，最好是从错误的分类结果里边拿出100个左右的样本，做一个统计，究竟是那些样本导致了问题，这样
转载
2023-10-01 13:09:22
98阅读
31.解读学习曲线：其他情况下图反映了高方差，通过增加数据集可以改善。下图反映了高偏差和高方差，需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。32.绘制学习曲线情况：当数据集非常小时，比如只有100个样本，这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。解决方法：（1）与其只使用10个样本训练单个模型，不如从你原来的100个样本中进行随机有放回抽样，选择几批（比如3-10）不同的10个样本进行组合。在这些数据上训练
转载
2023-07-14 16:50:33
14阅读
一. 引言1. 什么是机器学习机器学习（Machine Learning）：是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序在处理T时的性能有所提升。2. 监督学习和无监督学习（1）监督学习（Supervised Learning）
转载
2023-09-15 17:25:04
197阅读
11.何时修改开发集、测试集和度量指标开展一个新项目，尽快选好开发集和测试集；例子，根据度量指标A分类器排在B分类器前面，但是团队认为B分类器在实际产品上优于A分类器，这时就需要考虑修改开发集和测试集，或者评价指标了。有三个主要原因可能导致A分类器的评分较低：（1）你需要处理实际数据的分布和开发集、测试机数据的分布情况不同。（2）你的开发集上过拟合。（3）该指标所度量的不是项目应当优化的目标。12
转载
2024-05-21 11:17:30
47阅读
吴恩达是深度学习领域的著名科学家和教育家，他在该领域做出了许多重要的贡献。他的课程和学习资料广受欢迎，为学习者提供了深度学习的入门知识和实践经验。其中，他的深度学习课程中的一份测验（quiz）是一个很好的学习工具，通过回答问题和编写代码来检验对深度学习的理解。在本文中，我们将介绍吴恩达深度学习quiz的一些问题，并提供相应的代码示例。
首先，让我们来了解一下深度学习。深度学习是一种机器学习方法，
原创
2023-12-27 03:30:23
132阅读
Machine Learning（吴恩达） 学习笔记（一）1.什么是机器学习?2.监督学习3.无监督学习4.单变量线性回归4.1代价函数4.2 梯度下降5.代码回顾 最近在听吴恩达老师的ML网课，作为一个即将入学的研一菜鸟，我觉得有必要将一些自认为比较重要的知识点记录下来，同时我还找到了对应的练习题以及对应的代码，每一次分享的学习笔记都会对关键代码进行一个review。 本人才疏学浅，不足之
