课程1 - 神经网络和深度学习 第1周 第2周 第3周 第4周 课程2 - 改善深层神经网络 第1周 第2周 第3周 课程3 - 结构化机器学习项目 第1周 第2周 课程4 - 卷积神经网络 第1周 第2周 第3周 第4周 课程5 - 序列模型 第1周 第2周 第3周 课堂笔记 全套笔记【课堂笔记+作业答案】 我做完了吴恩...
大家好,我搬运了黄海广博士整理的吴恩达《深度学习》的作业到了一个线上的Jupyter notebook平台,并正在着手翻译,特别拿出来共享给大家。 L1 神经网络和深度学习 第一周 深度学习概论: 学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势,了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。 1.1 欢迎来到深度学习工程师微专业 1.2 什么是神经网络?
吴恩达深度学习课后作业1-2-2 具有神经⽹络思维的逻辑回归算法 本次作业,将会构建⼀个逻辑回归分类器⽤以识别猫,通过完成这次作业,也能了解⼀些神经⽹络的思维,并且能够建⽴⼀个对神经⽹络 的基本认识。 1.导⼊相关包 ⾸先,导⼊,本此作业实现中所需要的所有相关包,具体实现如下: ...
吴恩达深度学习编程作业 exp溢出 1. 单变量线性回归 网上有机器学习系列课程的很多资料,但是作业代码没有详细的解释。所以本博客给出了吴恩达机器学习作业的python实现,并且对基础知识进行详细的解释 首先引入需要用到的三个包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. ...
以下是吴恩达机器学习与深度学习课程的作业目录:机器学习作业目录 线性回归 逻辑回归 决策树 随机森林 梯度提升 K-近邻算法 支持向量机 朴素贝叶斯 集成方法比较 特征选择与降维 模型评估与调参 异常检测 时间序列预测 强化学习入门深度学习作业目录 神经网络基础 反向传播算法 卷积神经网络 循环神经网络 自然语言处理 ...
吴恩达深度学习练习 第五课第一周 Building a Recurrent Neural Network 基于nump 吴恩达deeplearning作业 花了大半天时间完成了手推反向和找bug,不得不说这个反向是真的恶心,特别要注意维数的变化。DeepLearning学习又前进一大步。 这次作业要求: 构建具有单隐藏层的二分类神经网络。
1. Re:吴恩达深度学习笔记 course2 week1 作业2 keep_prob为0.5时,np.round()效果与之相同 --Dar_Alpha 2. Re:吴恩达深度学习笔记 course2 week1 作业2 楼主在编写forward_propagation_with_dropout 时 D1 = np.round(D1) 改为 D1 = D1 <keep_prob,同理D2。答案就正确了。我没有搞清楚,为... ...
1. Re:吴恩达深度学习笔记 course2 week1 作业2 keep_prob为0.5时,np.round()效果与之相同 --Dar_Alpha 2. Re:吴恩达深度学习笔记 course2 week1 作业2 楼主在编写forward_propagation_with_dropout 时 D1 = np.round(D1) 改为 D1 = D1 <keep_prob,同理D2。答案就正确了。我没有搞清楚,为... ...
首先声明本文参考【Kulbear】的github上的文章,本文参考Planar data classification with one hidden layer,我基于他的文章加以自己的理解发表这篇博客,力求让大家以最轻松的姿态理解吴恩达的视频,如有不妥的地方欢迎大家指正。 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】,请在开始之前下载好所需资料,或者...
2.1二分分类 神经网络步骤分为正向步骤个反向步骤 用logistic回归 举例判断是不是猫 图片表示 n=nx=64*64*3 标准符号表示: 第一行:单独样本 x是nx的...