关键词：
第一周 机器学习策略
1.1 什么是机器学习策略
1.2 正交化
- 功能点之间相互独立
1.3 单一数字评估指标
- 调和平均数
1.4 满足和优化指标
- N个指标，满足N-1个指标的前提下优化那一个指标
1.5 训练，开发，测试数据集划分
- 训练集，开发集，测试集分开
吴恩达《深度学习》-课后测验-第三门课结构化机器学习项目（structuringmachinelearningprojects）-week1birdrecognitioninthec
Week1BirdrecognitioninthecityofPeacetopia(casestudy)(和平之城中的鸟类识别(案例研究))1.ProblemStatementThisexampleisadaptedfromarealproductionapplication,butwithdetailsdisguisedtoprotectconfidentiality.(问题陈述：这个例子来源于实际项目，但是为了保护机密性，我... 查看详情
深度学习吴恩达andrewng
.../info2.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化3.结构化机器学习项目4.卷积神经网络卷积神经网络卷积以边缘检测为例，说明了不同的滤波器filter可以检测出，不同的形状。检测出前者的图片中间的垂直结构。垂直边缘... 查看详情
李飞飞吴恩达bengio等人的15大顶级深度学习课程
目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。这些课程涵... 查看详情
吴恩达-深度学习-课程笔记-6:深度学习的实用层面(week1)
1训练/验证/测试集(Train/Dev/testsets)构建神经网络的时候有些参数需要选择，比如层数，单元数，学习率，激活函数。这些参数可以通过在验证集上的表现好坏来进行选择。前几年机器学习普遍的做法：把数据分成60%训练集，20%验... 查看详情
吴恩达deeplearning.ai课程笔记（1-3）神经网络和深度学习---浅层神经网络
以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中，第一部分《神经网络和深度学习》第二周课程部分关键点的笔记。笔记并不包含全部小视频课程的记录，如需学习笔记中舍弃的内容请至Coursera或者网易云课堂。同时在阅... 查看详情
吴恩达2022机器学习课程评测来了！
大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（MachineLearningSpecialization）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... 查看详情
吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记：监督学习
吴恩达的课程会很偏于用实例来掌握理论知识，不过看着还是有些云里雾里，倒是杉山将的《图解机器学习》介绍得更易懂些。在此进行结合学习。杉山将是这么通俗地定义监督学习、无监督学习和强化学习，它们是... 查看详情
吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记
...f0c;结果最后，B站反而更像中国的YouTube。在B站上看到吴恩达的《机器学习系列课程》，看了看发现挺有意思，就梳理一下在此形成学习笔记。第一节：前言机器学习早已成为我们的日常。每当使用Google或Bing等搜... 查看详情
花了2晚，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
花了2个晚上，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书警告⚠️⚠️⚠️请认真阅读此文，操作不慎可能血亏真金白银吴恩达算是我的精神导师了，很早之前就是看他的视频入门机器学习。他的经典课程《机器学习》2012年... 查看详情
机器学习-吴恩达andrewngcoursera学习总结合集，编程作业技巧合集
...learn/machine-learning/home/welcome课程总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第1~5课总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第6~10课总结机器学 查看详情
吴恩达2014机器学习教程笔记目录
...重实践，结合起来学习事半功倍。但是论经典，还是首推吴恩达的机器学习课程。吴大大14年在coursera的课程通俗易懂、短小精悍，在讲解知识点的同时，还会穿插相关领域的最新动态，并向你推荐相关论文。课程10周共18节课，... 查看详情
吴恩达预热新课！万字回顾机器学习！
新智元报道 吴恩达最近发布了一篇博客，介绍了几个基础算法的起源和直观理解，还宣传了一下自己重置版机器学习课程：目的竟是为了复习一遍！最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊，表示自己由... 查看详情
吴恩达预热新课！万字回顾机器学习！
新智元报道 吴恩达最近发布了一篇博客，介绍了几个基础算法的起源和直观理解，还宣传了一下自己重置版机器学习课程：目的竟是为了复习一遍！最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊，表示自己由... 查看详情
吴恩达-医学图像人工智能专项课程-第一课第一周1-3节(代码片段)
...应用。例如：给定一张胸部X光片的图像，那么非结构化的图 查看详情
吴恩达深度学习专项课程2学习笔记/week2/optimizationalgorithms
Optimizationalgorithms优化算法以加速训练。Mini-batchgradientdescendBatchgradientdescend：每一小步梯度下降否需要计算所有的训练样本。很耗时。Mini-batchgradientdescend：将训练集分为很多小的mini-batch，每一个epoch用到一个mini-batch的训练样本，... 查看详情
最为详细的卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记
卷积神经网络（二）二、经典神经网络的结构：LeNet-5AlexNetVGGResNet2.1LeNet-52.2AlexNet-5可以同时在两个GPU上运行2.3VGG2.4残差网络ResNet下图是一个残差块，输入a[l]会传送到l+2层的线性部分之后，这样它会直接参加... 查看详情
吴恩达深度学习专项课程3学习笔记/week2/erroranalysis
ErroranalysisCarryingouterroranalysisErroranalysis是手动分析算法错误的过程。通过一个例子来说明erroranalysis的过程。假设你在做猫图像识别的算法，它的错误率高达10%，你希望提高它的表现。你已经有了一些改进的想法，包括：算法把狗... 查看详情
吴恩达-深度学习-课程笔记-8:超参数调试batch正则化和softmax(week3)
1调试处理(tuningprocess)如下图所示，ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数。其次重要的是momentum算法的β参数（一般设为0.9），隐藏单元数和mini-batch的大小。第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减adam算法的三个参数... 查看详情