一:二分类(Binary Classification)

  逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果

吴恩达深度学习笔记1-神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)的更多相关文章

  1. Neural Networks and Deep Learning 课程笔记(第二周)神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming)

    总结 一.处理数据 1.1 向量化(vectorization) (height, width, 3) ===> 展开shape为(heigh*width*3, m)的向量 1.2 特征归一化( ...

  2. 【Deeplearning.ai 】吴恩达深度学习笔记及课后作业目录

    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.weix ...

  3. 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

    作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十 ...

  4. 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(一)

    Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. ...

  5. 吴恩达深度学习笔记(十二)—— Batch Normalization

        主要内容: 一.Normalizing activations in a network 二.Fitting Batch Norm in a neural network 三.Why does ...

  6. 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(二)

    经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可 ...

  7. 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之循环神经网络(RNN)(三)

    1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端,从而引入各种变体RNN,主要讲述GRU与LSTM的工作原理. 事先声明,本人采用ng在课堂上所使用的符号系统,与某些学术文献上的命名有所不同,不过核心思想都是 ...

  8. 吴恩达深度学习笔记(八) —— ResNets残差网络

    (很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional bloc ...

  9. 吴恩达深度学习笔记(七) —— Batch Normalization

    主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会 ...

  10. 吴恩达深度学习笔记(十一)—— dropout正则化

    主要内容: 一.dropout正则化的思想 二.dropout算法流程 三.dropout的优缺点 一.dropout正则化的思想 在神经网络中,dropout是一种“玄学”的正则化方法,以减少过拟合 ...

随机推荐

  1. PyCharm中HTML页面CSS class名称自动完成功能失效的问题

    如果这个HTML页面带有style元素的CSS定义,那class name自动完成功能就失效了 Pycharm Version:5.03

  2. kindeditor修改允许上传的图片、视频、音频大小

    在jsp文件夹下,有个upload_json.jsp文件,打开找到: //最大文件大小 ; 修改数值即可.默认1000000,即为1M.

  3. RDC去省赛玩前の日常训练 Chapter 2

    2018.4.9 施展FFT ing! 马上就要和前几天学的斯特林数双剑合璧了!

  4. 高性能网络IO模型

    同步阻塞式IO开发简单,但在处理IO密集的并发任务时,非常浪费CPU资源,性能低:并且,当一个进程(线程)含有多个套接字上时,同步阻塞式IO会带来问题:因为同步阻塞式IO只支持进程(线程)阻塞在一个套 ...

  5. Java多线程:synchronized的可重入性

    从Java多线程:线程间通信之volatile与sychronized这篇文章中我们了解了synchronized的基本特性,知道了一旦有一个线程访问某个对象的synchronized修饰的方法或代码 ...

  6. Flask入门之结构重组(瘦身)-第13讲笔记

    1. pip list Flask 0.10.1 Flask-Bootstrap 3.3.5.6 Flask-SQLAlchemy 2 Flask-Script 2.0.5 Flask-WTF 0.1 ...

  7. Git分支合并冲突解决(续)

    接Git分支合并冲突解决,在使用rebase合并冲突情况下,如果不小心,执行完add后执行了commit,此时本地仓库HEAD处于游离态(即HEAD指向未知的分支),如何解决? 解决方法 (1)此时, ...

  8. BootStrap 常用控件总结

    下拉选择Select2:http://ivaynberg.github.io/select2/index.html 文件上传bootstrap-fileinput:https://github.com ...

  9. LoadRunner性能测试工具

    1:LoadRunner是一款性能测试软件,通过模拟真实的用户行为,通过负载.并发和性能实时监控以及完成后的测试报告,分析系统可能存在的瓶颈,LoadRunner最为有效的手段之一应该就是并发的控制. ...

  10. 使用libpcap获取http报文

    在上一篇博客中简单对libpcap库基本函数及基本工作流程做了些简单说明, 今天我们先了解一下pcap_loop()及pcap_dispatch()函数的功能及作用: (1)pcap_loop()循环 ...