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…

博主 撸的  该节 代码 地址 :https://github.com/LemonTree1994/machine-learning/blob/master/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Untitled%20Folder%202/Untitled%20Folder%203/tf_tutorial.ipynb 博主参考的大牛(CSDN  何宽)的实践 :https://blog.csdn.net/u…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh…

logistics回归是一种二分类问题,采用的激活函数是sigmoid函数,使得输出值转换为(0,1)之间的概率 A = sigmoid(np.dot(w.T, X) + b ) 表示预测函数 dz = A - Y , A 表示的是预测结果, y 表示的是实际结果 cost = -y*logA - (1-y)*log(1-A)  #表示损失函数 dw = np.dot(X, dz.T)/m db = np.sum(dz)/m w := w - a*dw   # 更新w,a 表示学习率 b : =…

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…

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…

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…

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…

强烈安利吴恩达老师的<Machine Learning>课程,讲得非常好懂,基本上算是无基础就可以学习的课程. 课程地址 强烈建议在线学习,而不是把视频下载下来看.视频中间可能会有一些问题让你回答,这种互动的方式挺好的. 然后由于我个人的笔记是做在Onenote的笔记本里的,公式输入方法和markdown还是蛮不一样的,就不把自己的笔记放在博客里了.(而且感觉自己在瞎做) 最后强烈安利另外一位朋友的笔记.有word版,markdown版,pdf版,html版等等,业界良心!…