此内容主要针对于吴恩达的神经网络与深度学习课后作业（第一课第二周的作业）进行学习，记录。说明实现功能：这段代码主要实现的功能是判断一张图片是否有cat，实现的是二分类，有就为1，没有就为0。训练方法：BP网络，此代码很简单，没有隐藏层，直接就是输入层连着输出层，z=W'X+b，a=sigmoid(z) ,y=a故权值w是一维。（这一步体现在initialiize_with_zeros()中第21行
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2023-12-26 19:36:38
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吴恩达深度学习笔记（四）卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络深度卷积网络：实例探究目标检测特殊应用：人脸识别和神经风格转换卷积神经网络编程作业 卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络更新部分： 1.12 2.8 2.9 2.10 3.11 3.12 3.13 3.14计算机视觉 计算机视觉的高速发展标志着新型应用产生的可能，这是几年前，人们所不敢想象的。通过学习使用这些工具，也许能够创造出新的
【Nan's 吴恩达机器学习笔记】第一、二章 引言&单变量线性回归前言与提示1.3 监督学习重点提醒实例引入1.4 无监督学习重点提醒实例引入2 单变量线性回归(Univariable Linear Regression)2.1 模型表示2.2 代价函数（Cost Function）梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）公式学习率α线性回归的梯度下降算法 前
## 实现吴恩达深度学习课程课后作业的流程
为了帮助刚入行的小白实现吴恩达深度学习课程课后作业，我们可以按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据集 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步骤四 | 评估模型 |
| 步骤五 | 使用模型进行预测 |
接下来，我们将详细说明每个步
原创
2023-09-15 16:39:33
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# 实现“吴恩达深度学习课后作业CSDN”教程
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(登录CSDN网站) --> B(搜索“吴恩达深度学习课后作业”)
B --> C(选择相关文章)
C --> D(阅读文章并理解)
D --> E(按照教程步骤操作)
E --> F(完成作业)
```
## 二、具体步骤
| 步骤
原创
2024-04-01 05:18:13
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在学习“吴恩达深度学习”课程的过程中，我遇到了许多挑战，尤其是在完成课后作业时。本文记录了我在解决“吴恩达深度学习课后作业代码”问题的过程。我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容，希望这些信息能够帮助更多的学习者。
### 版本对比
在进行代码迁移时，我们需要对不同版本的适配性进行深入分析。下面是对当前使用的深度学习框架版本的比较，四象限图展示了不同版本的
练习部分解释：跟网上大多数博客都不一样，因为之前我已经在notebook上做完了，再总结一遍放在博客上。Class 1：神经网络和深度学习Week 3：浅层神经网络——编程练习目录 Class 1神经网络和深度学习Week 3浅层神经网络编程练习目录1数据集2简单线性逻辑回归模型3神经网络模型 1、数据集planar_utils.pyimport matplotlib.pyplot as plt
第三章：逻辑回归分类假设陈诉决策边界代价函数梯度下降多元分类分类 在生活中有时需要区分，邮件中是否有脏话，肿瘤是否是良性的等等情况。这一类问题都有一个特点，那就是问题的答案只有两种，要么是要么就不是。也就是其输出的结果y∈{0,1}。在机器学习中一般将1视作积极的情况，0视作消极的情况。而要解决这样的一类问题，就需要用到本章的逻辑回归算法。假设陈诉 如果我们可以通过这个例子来看看如果我们还是采用
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2024-07-11 13:25:06
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15 异常检测15-1 问题动机15-2 高斯分布（正态分布）15-3 算法15-4 开发和评估异常检测系统15-5 异常检测vs监督学习15-6 选择要使用的特征15-7 多元高斯分布15-8 使用多元高斯分布的异常检测 15 异常检测15-1 问题动机 以飞机发动机的异常检测为例，和分别表示发动机的两个特征，先有一堆数据集表示正常的发动机（如上图红色叉），可以认为越靠近圆圈中间越正常，现在有一
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2024-02-29 14:53:43
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卷积的批量计算一张彩色图片有RGB三个通道，因此在对彩色图片进行处理时，需要处理多输入通道的场景，相应的输出特征图往往也会具有多个通道，而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算，所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能。多输入通道场景当输入数据有多个通道时，对应的卷积核也应该有相同的通道数。假设输入图片的通道数为，输入数据的形状是。对每个通道分别设计一个2维数组作为
目录1 单变量的线性回归1.1 读取数据pd.read_csv()函数创建DataFrame数据帧1.2 数据处理Dataframe.insert（）函数变量赋值初始化df.shape()df.iloc[]1.3 梯度下降代价函数公式代价函数公式实现矩阵转置.T和power（）梯度下降算法运算结果2 多变量线性回归2.1 数据处理DataFrame.mean()函数2.2 批量梯度下降算法 1
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2024-08-19 21:21:26
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吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载：https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记：https://mp.weixin..com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 课程1 - 神经网络和深度学习
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2020-07-08 00:47:00
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文章目录一、题目描述二、编程步骤1.引入库2.训练数据准备2.逻辑回归完成二分类3.构建隐藏层数量为1的神经网络3.1公式推导3.2初始化3.3 激活函数3.4正向传播3.5 反向传播3.6 计算loss3.7 预测函数3.8 主控函数4 运行总结 一、题目描述二、编程步骤1.引入库 这次编程作业涉及到的库与上次作业基本相同，主要是numpy和matplotlib。2.训练数据准备 我们可以
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2024-02-05 14:31:27
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这边只贴出整个多变量线性回归步骤的Python实现代码，每个步骤在代码中有注释说明，变量和函数的命名也基本与练习题资料一致。全部代码：import pandas
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
def featureNormalization(X):
"""
数据标准化
:param X:
:return
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2024-10-30 11:11:48
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深度学习笔记导航前言传送门完结感想 前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样，也是讲的比较好的。唯一的不太友好的点大概就是英文，好在b站有字幕版本的视频，刚开始可以开0.75倍速，虽然有字幕，但是我还是推荐把英文都听了，一方面锻炼听力，另一方面，字母还是差强人意，关键
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2023-11-23 10:19:48
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教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利
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2023-08-28 08:53:26
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教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的
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2023-12-11 22:24:10
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逻辑回归一.知识回顾二.题目二.编程的设计【1】引入一些包【2】准备数据【3】sigmoid 函数【4】cost function(代价函数)1.设置参数【5】gradient descent(梯度下降)1.损失梯度的推导2.代码【6】拟合参数【7】用训练集预测和验证【7】寻找决策边界1.输出最后拟合的参数2.根据边界公式计算X×θ3.画出图形三. 正则化逻辑回归特征映射对特征进行扩张正则化函数
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2024-04-18 21:28:01
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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
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2023-07-12 15:13:22
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课堂测试1：像二柱子那样，花二十分钟写一个能自动生成30道小学四则运算题目的 “软件” package b; import java.util.Random; public class b { public static void main(String[] args) { Random r = n ...
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2021-09-23 23:22:00
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