吴恩达机器学习optional lab中使用Jupyter notebook 这边只贴出整个逻辑回归步骤的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。 整个练习题基本按照习题资料中的步骤进行实现,在实现过程中,我感觉python编程和octave编程中有两个差异比较大的地方: 根据损失和梯度求最优解时使用的...
基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料 量子位发表于量子位 对机器学习进行深入理解的一本好书 致Great 被深度学习框架逼疯的N大瞬间!何解? 对一个深度学习从业者来说,无论你的场景是CV、NLP、Speech还是搜广推现金牛,手头使用最高频的工具莫过于深度学习框架,涵盖了模型训练、模型部署,乃至数据标注、数...
首发于吴恩达2022机器学习专项课程-笔记 切换模式写文章 登录/注册吴恩达2022机器学习专项课程(一) 2.6 Jupyter Notebooks AIGC学习社 公众号:AIGC学习社2 人赞同了该文章 备注 吴恩达老师没有讲述Jupyter Notebooks的安装过程,安装方法有很多,这里记录的是我自己使用的安装方法,仅供参考。 安装过程 1.首先进入这个网站...
吴恩达codehut机器学习的代码如何在jupyter notebook上面跑 吴恩达,第三周、目标检测3.1目标定位请注意,这有四个分类,神经网络输出的是这四个数字和一个分类标签,或分类标签出现的概率。目标标签?的定义如下:第一个组件??表示是否含有对象,如果检测到对象,就输出被检
在我很早之前写过的文章《机器学习如何入门》中,就首推过吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程。这门课最大的特点就是基本没有复杂的数学理论和公式推导,非常适合入门! 这门课是发布在 Coursera 上的,很多读者容易把它与吴恩达的另一门课 CS229 混淆。其实,今天讲的 Coursera 上的《Machine Learnin...
监督式学习 (参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。 无监督学习 (集群、降维、推荐系统和深度学习)。 机器学习实例 (偏见/方差理论;机器学习和AI领域的创新)。课程将引用很多案例和应用,您还需要学习如何在不同领域应用学习算法,例如智能机器人(感知和控制)、文本理解(网络搜索和垃圾邮件过滤)、计算机...
简介:吴恩达《Machine Learning》Jupyter Notebook 版笔记发布!图解、公式、习题都有了 在我很早之前写过的文章《机器学习如何入门》中,就首推过吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程。这门课最大的特点就是基本没有复杂的数学理论和公式推导,非常适合入门!
吴恩达：在人工智能领域，数据清洗很重要，但数据清洗的方式往往需要人工手动解决。在计算机视觉中，有人可能会通过Jupyter notebook将图像可视化，来发现并修复问题。但我对那些可以处理很大数据集的工具感兴趣。即使在标记很嘈杂的情况下，这些工具也能快速有效地将你的注意力吸引到数据的单个子集上，或者快速将你的注意...
Michael Moe：Andrew Ng博士可以说是全球最顶尖的AI专家，是机器学习和在线教育的先驱。Andrew是LandingAI的创始人兼CEO，DeepLearning.AI的创始人，Coursera的主席兼联合创始人，AI FUND的管理合伙人，亚马逊董事会成员，斯坦福大学兼职教授。他对AI的深远影响包括创立Google Brain团队，并担任百度的首席科学家，领导AI...
作为深度学习先驱吴恩达的全新尝试，Deeplearning.ai 是一个自下而上教你神经网络原理的课程体系，同时浅显易懂，处于初级-中级难度。这是经典的吴恩达风格，知识通过精挑细选的课程、长短合适的视频与精准设置的信息块共同呈现。吴恩达从他著名的《机器学习》课程遗漏的信息说起，由单一神经元（逻辑回归）的角度入手...