吴恩达j机器学习之过拟合

吴恩达《机器学习》课程笔记——第六章：Matlab/Octave教程

上一篇 ※※※※※※※※ [回到目录] ※※※※※※※※ 下一篇这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中…

吴恩达《机器学习》课程总结(5)_logistic回归

Q1分类问题回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键.注意logistics回归又称逻辑回归,但他是分类问题,而不是回归问题. Q2假说表示其中: sigmoid函数 hθ(x)的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ(x)=P(y=1|x;θ). Q3判定边界 g(z)中的z即为判定边界,如下 Q4代价函数如果用之前回归时用的平方损失函数,代价函数将是非凸函数,会收…

吴恩达《机器学习》编程作业——machine-learning-ex1：线性回归

❄❄❄❄❄❄❄❄[回到目录]❄❄❄❄❄❄❄❄ 本次编程作业中,需要完成的代码有如下几部分: [⋆] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[⋆] plotData.m - Function to display the dataset[⋆] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[⋆] gradientDescent.m -…

吴恩达《机器学习》课程笔记——第七章：Logistic回归

上一篇 ※※※※※※※※ [回到目录] ※※※※※※※※ 下一篇 7.1 分类问题本节内容:什么是分类之前的章节介绍的都是回归问题,接下来是分类问题.所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值,比如正确或错误.0或1.是或否等等.我们将首先从二元分类问题开始讨论,可将分类总结成 y ∈ { 0 , 1 },,其中 0 表示负向类,1 表示正向类. Logistic回归与线性回归有一个主要的区别,在线性回归中,ℎ…

吴恩达《机器学习》课程总结(18)_照片OCR

18.1问题描述和流程图 (1)图像文字识别是从给定的一张图片中识别文字. (2)流程包括: 1.文字侦测 2.字符切分(现在不需要切分了) 3.字符分类 18.2滑动窗口在行人检测中,滑动窗口是首先训练一个固定尺寸输入的判断是否有行人的网络,然后在一张图片中裁该尺寸的图片,送入到网络中:然后不断移动裁剪区,重复以上过程,知道裁剪到最后,这时按比例放大裁剪区,然后将裁剪到的图片缩放到网络的输入,如此循环. 首先滑动窗口同样用于文字识别,做字符与非字符区分,然后把字符区域适当扩展,然后合并重叠区…

吴恩达最新TensorFlow专项课程开放注册，你离TF Boy只差这一步

不需要 ML/DL 基础,不需要深奥数学背景,初学者和软件开发者也能快速掌握 TensorFlow.掌握人工智能应用的开发秘诀. 以前,吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识,虽然也会有动手实验,但它们主要是为了帮助理解.在这一份 Coursera 新课中,吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态. 这一个专项课程目前主要包含两门课,即 TensorFlow 简介与 TensorFlow 中的卷积神经网络.第一课…

[C0] 人工智能大师访谈 by 吴恩达

人工智能大师访谈 by 吴恩达吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智…

第19月第8天斯坦福大学公开课机器学习（吴恩达 Andrew Ng）

1.斯坦福大学公开课机器学习 (吴恩达 Andrew Ng) http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 笔记 http://cs229.stanford.edu/syllabus.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/default.html?page=3 http://www.cnblogs.com/madrabbit/ https://blog.csdn.net/xiahouz…

笔记：《机器学习训练秘籍》——吴恩达deeplearningai微信公众号推送文章

说明该文为笔者在微信公众号:吴恩达deeplearningai 所推送<机器学习训练秘籍>系列文章的学习笔记,公众号二维码如下,1到15课课程链接点这里该系列文章主要是吴恩达先生在机器学习方面的经验分享和基础教程,每一章十分短小,旨在让我们能在碎片化的时间中一点点熟悉机器学习的相关知识. 想看该系列文章英文版最新章节的同学请点击这里进行邮件订阅第1至15章 1.2.3.决策方案很重要 -方案示例: 1.获取更多的数据,即收集更多猫的图片 2.收集更加多样化的训练数据集,比如处于不常见位置…

吴恩达(Andrew Ng)——机器学习笔记1

之前经学长推荐,开始在B站上看Andrew Ng的机器学习课程.其实已经看了1/3了吧,今天把学习笔记补上吧. 吴恩达老师的Machine learning课程共有113节(B站上的版本https://www.bilibili.com/video/av9912938).这篇学习笔记是结合第一.二部分(我所理解的): 第一部分:概览机器学习,介绍其中的一些专业名词及定义.Section 1-26 第二部分:如何使用Octave实现机器学习中的基本算法(Ocatave就是开源版的Matlab).Se…

我在 B 站学机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）【中英双语】

我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)[中英双语] 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com…

机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 http://www.ai-start.com/

机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 GNU Octave 开源 MatLab http://www.ai-start.com/ https://zhuanlan.zhihu.com/fengdu78 https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 文档PDF https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/%E6%9C…

ML:吴恩达机器学习课程笔记(Week1~2)

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

nips 2016 吴恩达

一年一度的 NIPS 又来了.今年举办地是笔者最爱的欧洲城市巴塞罗那.阳光沙滩配学术,确实很爽.这次的会议的第一天开场的大部分时间安排给了 tutorial.其中人数爆满的依旧是吴恩达(AndrewNg)的 session.笔者在此总结一下他的 tutorial 内容.一如以往的风格,这次吴恩达博士(有趣的是,本次官方介绍他的时候使用的是 Dr. 而不是 Prof.)在台上也是纯白板讲演. 开场的时候,他问了一下全场观众哪些是来自工业界.哗哗哗,全场接近 50% 的观众举手了.确实,这几年的…

吴恩达课后作业学习2-week1-1 初始化

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记初始化.正则化.梯度校验 1. 初始化参数: 1.1:使用0来初始化参数. 1.2:使用随机数来初始化参数. 1.3:使用抑梯度异常初始化参数(参见视频中的梯度消失和梯度爆炸).2. 正则化模型: 2.1:使用二范数对二分类模型正则化——L2正则化方法,尝试避免过拟合. 2.2:使用随机删除节…

吴恩达课后作业学习2-week1-2正则化

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据仍是问题: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with s 解决——直接导入函数: import scipy.io as sio def load_2D_dataset(is_plot=Tru…

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验【中英】

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验第2周测验 - 神经网络基础神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R…

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [ ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [ ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项…

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课，全程手写板书充满诚意非常干货

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课,全程手写板书充满诚意非常干货摘要: 目前,AI技术做出的经济贡献几乎都来自监督学习,也就是学习从A到B,从输入到输出的映射.现在,监督学习.迁移学习.非监督学习.强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的.机器学习依靠结构化数据,比非结构化数据创造了更多的经济效益.AI的范围,比监督学习广泛得多.我认为人们平时所说的AI,其实包含了好几类工具:比如机器学习.图模型.规划算法.知识表示(知识图谱). 人们的关注点集中在机器学习和深度学习,很大程度上是因为其他工…

吴恩达《AI For Everyone》_练习英语翻译_待更新

AI For Everyone https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone 讲师: Andrew Ng (吴恩达) CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain Landing.AI CEO /…

Python3 反向传播神经网络-Min-Batch(根据吴恩达课程讲解编写)

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli """ import numpy as np; import random; def tanh(x): return np.tanh(x); def tanh_derivative(x): return 1.0 - np.tanh(x)*np.tanh(x); def logistic(x…

吴恩达深度学习反向传播（Back Propagation）公式推导技巧

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化结构化机器学习项目卷积神经网络序列模型第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记…

Github | 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版开源

2017年度好视频，吴恩达、李飞飞、Hinton、OpenAI、NIPS、CVPR、CS231n全都在

我们经常被问:机器翻译迭代了好几轮,专业翻译的饭碗都端不稳了,字幕组到底还能做什么? 对于这个问题,我们自己感受最深,却又来不及解释,就已经边感受边做地冲出去了很远,摸爬滚打了一整年. 其实,现在看来,机器翻译在通用领域的短句上,已经做得不错了,但是复杂长句.需要结合上下文语境.特定知识的翻译上,效果还远远不能让人满意. 人工智能领域的翻译,就属于后者.它不仅需要数学.编程知识打底,对特定专业表达进行界定,还需要适时结合上下文语境理解和延伸. 这样一来,你也许能够理解,忠于原意又有人情味的翻译很…