吴恩达Andrew NG 最新开源的Python包:aisuite #ai##程序员# ——这使得开发人员可以轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。 在构建应用程序时,我发现与多个提供商集成很麻烦。Aisuite 允许你通过更改一个字符串来选择“provider:model”,例如 openai:gpt-4o、anthropic:claude-3-5-sonnet-20241022、ollama:llama3.1...
Andrew Ng课程作业第四周(python版) 对于复杂的非线性分类问题,输入的X维度相当多,用逻辑回归面临的二项式/三项式个数太多,神经网络算法更为适合,即使特征维度N非常大,也同样适用。 作业目的:学习简单的神经网络模型用于分类 作业内容:根据手写数字的像素点判定数字是几?(1-10) 提供的数据:ex3data1.txt(mooc可下载...
几个月前,我在Coursera(免费大型公开在线课程项目)上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说,这都是一个很好的入门课程,但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇,最终我决定重做一遍,这次用Python来完成。 在这一系列的博文...
7.考虑将验证集分成几个子集 NG解释到:如果验证集比较大,且其错误率为20%,那么可能有必要将其分成两个独立的子集,分别为“眼球验证集”(Eyeball dev set)和“黑盒”验证集(Blackbox dev set)。 “使用错误率为20%的算法对5000个例子进行分类,则会有1000个示例被错误分类。假设想手动检查大约100个错误错误分类...
安德鲁·吴(Andrew Ng)是人工智能社区的知名人物,他宣布推出了一门名为“AI Python for Beginners”的新课程,该课程旨在教授编程给任何人,无论他们的技术背景如何。这门课程特别关注人工智能和编程的交叉点,这是一个快速发展的领域,正在改... 内容导读 安德鲁...
强烈建议你先看第3周的视频讲座,首先应该对Python系统有个基本的了解。在这里,我们将研究一个在业界最广泛应用的机器学习算法。 逻辑回归 在这部分练习中,你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。 场景描述: 假设你是一个大学某系的招生负责人,想根据两门考试的成绩来确定每个申请者的录取概率。
2.2 Regularized logistic regression importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt 数据读取 data2 = pd.read_csv('ex2data2.txt', header=None, names=['Microchip Test 1','Microchip Test 2','quality assurance']) _, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) ...
但是既没有一丝的学习基础,也没有过硬的python编程能力,而且英语阅读水平也跟不上,学起来真是相当的吃力。最后觉得刚上手的话还是跟着入门级的视频教程学比较好。搜索对比下来还是Andrew Ng的视频适合我这种基础差的人看,一方面学习门槛低,一方面又能学到不错的技术,更重要的是学习资源充足。在网上找到了中国海洋大学...
这个系列主要记述了笔者学习 Andrew NG 在coursera上的Deep Learning系列课程的笔记与代码实现。前两篇文章传送门：Andrew NG 深度学习课程笔记（一）、AndrewNG深度学习课程笔记(二)。每篇笔记的内容大致包括一周的课程内容，网易上有课程视频，但没有作业，想要完成对应编程练习和证书还是需要到coursera上学习。如果你也...
Andrew Ng(@AndrewYNg):在我们的新短期课程中学习一种开发模式,系统地提高LLM应用程序的准确性和可靠性,该课程是与@LaminiAI和@Meta合作建立的,并由Lamini的CEO @realSharonZhou和Meta的高级人员教授。 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 吴恩达的深度学习。AI提供开发基于LLM的应用程序的课程。基本的Python技能...