[中文翻译] 为了帮助您练习机器学习的策略, 在本周我们将介绍另一个场景, 并询问您将如何行动.我们认为, 这个工作在一个机器学习项目的 "模拟器" 将给一个任务, 告诉你一个机器学习项目像什么! 你受雇于一自动驾驶汽车公司.您负责检测图像中的路标 (停车标志.行人过路标志.建筑前方标志) 和交通信号灯 (红色和绿色灯).目标是识别这些对象中的哪一个出现在每个图像中.举例来说, 上述图则载有行人过路标志及红色交通灯. 您的10万标签图像是使用你的车的前置摄像头拍的.这也是你最关心的关于…

20172313『Java程序设计』课程结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 结对伙伴 20172326康皓越 博客地址(http://www.cnblogs.com/326477465-a/p/9011498.html) 20172332于欣月 博客地址(http://www.cnblogs.com/yu757503836/p/9011486.html) 小组结对编程照片 个人贡献度划分 余坤澎 于欣月 康皓越 个人贡献度 30% 40% 30% 设计思路 设计一个num类和一个Element…

20172326『Java程序设计』课程结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 小组成员 20172313 余坤澎 20172332 于欣月 20172326 康皓越 小组编程照片 设计思路 通过一个Element和Num类来作为基本元素获得表达式 通过一个Expression来将各个元素组合起来 通过Cal将表达式计算出来 通过用户类将结果计算出来,并判断其正负 重要代码 public void getNum() { Random num = new Random(); numerator =…

20172311『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 结对伙伴 学号 :20172307 姓名 :黄宇瑭 伙伴第一周博客地址 对结对伙伴的评价:黄宇瑭同学的优势在于能够想出一些优化的方案,发现代码的不足之处,但是编写代码的能力有待提高,继续加油吧!! 小组结对编程的photo HERE! 项目中自己负责的部分 具体的编码 个人贡献度划分 在我看来,虽然主要是我进行了具体的编码工作,但是代码的最终实现离不开黄宇瑭同学对代码的测试以及指正不足,正是这样我才能投入到编码中去,…

20172321『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 结对伙伴 学号 :20172324 姓名 :曾程 伙伴第一周博客地址: 对结对伙伴的评价:一个很优秀的同学,在这次项目中,即使每天要跳啦啦操,也任劳任怨.一丝不苟.兢兢业业地努力完成了自己的任务. 小组结对编程的照片 项目中自己负责的部分 其实大部分都是我们一起讨论研究,共同完成的,如果硬要分,按每个人出力多的算,我主要负责的是对产生题目的处理和计算以及判断正误. 个人贡献度划分 大家都很努力了,五五开吧 20172…

20172325『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 结对伙伴 学号:20172306 姓名:刘辰 结对伙伴博客链接 刘辰同学对编程的积极程度很高,并且在编程能力上很不错,有自己的想法并且能够把这个想法具体的实践出来,只是在编程的过程中和同学交流不够,总是在最后不行了才发现问题,很容易造成前功尽弃,希望在编程过程中多沟通,减少不必要的时间精力的浪费. 小组结对编程照片 项目中自己负责的部分 我负责的是两个部分,分别是: 1.利用栈将中缀表达式转后缀表达式: 2.对后缀表…

20172313『Java程序设计』课程结对编程练习_四则运算第二周阶段总结 小组成员 20172326康皓越 20172313余坤澎 20172332于欣月 小组编程照片 设计思路 设计一个生成符号类 包括加减乘除和括号 设计一个数类 包括整数和分数 设计一个表达式类 需要调用符号类和数类. 设计一个运算类 对生成的表达式进行处理, 然后使之转换成后缀表达式, 进而计算出后缀表达式的值. 添加判断对错和正确率的方法. 在后续的扩展中设计一个文本处理类 实现将生成题目写入文件中 从文件中读取题目…

[]To help you practice strategies for machine learning, the following exercise will present an in-depth scenario and ask how you would act. Consider airplane pilots who’s training involves time spent in flight simulators. These flight simulators acce…

Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will build your first image recognition algorithm. You will build a cat classifier that r…

一.结对对象 姓名:周亚杰 学号:20172302 担任角色:驾驶员(周亚杰) 伙伴第二周博客地址 二.本周内容 (一)继续编写上周未完成代码 1.本周继续编写代码,使代码支持分数类计算 2.相关过程截图 a.下图是上周编写的生成题目的类,不能运行. 下图是本周更新的代码,可以支持分数的产生,红色框内为主要更改区域 b.下图是代码中题目转后缀表达式的部分代码及运行结果截图 c.下图是代码中后缀表达式计算结果的部分代码及运行结果截图 3.关键代码解释 在题目中生成真分数及包含真分数的题目转换为后缀…

一.结对对象 姓名:侯泽洋 学号:20172308 担任角色:驾驶员(侯泽洋) 伙伴第二周博客地址 二.本周内容 (一)继续编写上周未完成代码 1.本周继续编写代码,使代码支持分数类计算 2.相关过程截图 a.下图是上周编写的生成题目的类,不能运行. 下图是本周更新的代码,可以支持分数的产生,红色框内为主要更改区域 b.下图是代码中题目转后缀表达式的部分代码及运行结果截图 c.下图是代码中后缀表达式计算结果的部分代码及运行结果截图 3.关键代码解释 在题目中生成真分数及包含真分数的题目转换为后缀…

Learning Goals Understand what multi-task learning and transfer learning are Recognize bias, variance and data-mismatch by looking at the performances of your algorithm on train/dev/test sets [中文翻译] 学习目标 了解什么是多任务学习和迁移学习 通过在训练/开发/测试集上查看算法的性能, 识别偏差.方差和…

Learning Goals Understand why Machine Learning strategy is important Apply satisficing and optimizing metrics to set up your goal for ML projects Choose a correct train/dev/test split of your dataset Understand how to define human-level performance U…

Learning Goals Understand multiple foundational papers of convolutional neural networks Analyze the dimensionality reduction of a volume in a very deep network Understand and Implement a Residual network Build a deep neural network using Keras Implem…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

Residual Networks Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can represent very complex functions; but in practice, the…

Keras tutorial - the Happy House Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python and capable of running on top of several lower-l…

Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep learning specialization. In this assignment you will: - Learn how to use numpy. - Implement some basic core deep learning functions such as the softm…

Please note that when you are working on the programming exercise you will find comments that say "# GRADED FUNCTION: functionName". Do not edit that comment. The function in that code block will be graded. 1) What is a Jupyter notebook? A Jupyt…

--------------------------------------------------中文翻译----------------------------------------------------------------------------------------- 1.神经元的计算是什么?(B) A. 在将输出应用到激活函数之前, 神经元计算所有特征的平均值 B. 神经元计算一个线性函数 (z = Wx + b), 然后是一个激活函数 C. 神经元计算一个激活函数, 后跟一…

[解释] 应该是same padding 而不是 valid padding . [解释] 卷积操作用的应该是adding additional layers to the network ,而是应该添加跳跃连接(Skip connection). [解释] 这一题感觉四个选项都是对的,但是提交答案的时候,显示答案有错误.欢迎留言讨论. ---------------------------------------------------------- 参考链接: 1.https://www.c…

1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictions, derivative computation, and gradient descent.3. Implement computationally efficient, highly vect…

20145109 <Java程序设计>第二周学习总结 教材学习内容总结 Variable : naming rule : Camel case no default value e.g : ageOfStudent final : unchangeable e.g : final double PI = 3.141596; number : the default type of decimal is 'double' escape symbol '' : e.g : char symbol…

第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

第二周 第一部分 Multivariate Linear Regression Multiple Features Note: [7:25 - θT is a 1 by (n+1) matrix and not an (n+1) by 1 matrix] Linear regression with multiple variables is also known as "multivariate linear regression". We now introduce notatio…

第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy(2)) 误差分析(Carrying out error analysis) 你好,欢迎回来,如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务,但你的学习算法还没有达到人类的表现,那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么.这个过程称为错误分析,我们从一个例子开始讲吧. 假设你正在调试猫分类器,然后你取得了 90% 准确率,相当于 10% 错误,,在你的开发集上做到这样,这离你希望的目标还有很远.也许你的队员看了一下算法分类出错的…

Lesson 3 Structuring Machine Learning Projects 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第三门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 迁移学习 (Transfer learning) 深度学习中,最强大的理念之一就是,有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中. 假如说我们已经训练好一个图像识别神经网络,如猫狗识别器之类的,然后我们让它适应或者说迁移到放射科诊断,类似 X 射线扫…

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

第一周:机器学习策略(1)(ML Strategy(1)) 为什么是ML策略?(Why ML Strategy) 大家好,欢迎收听本课,如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略.我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统.那么,什么是机器学习策略呢? 我们从一个启发性的例子开始讲,假设你正在调试你的猫分类器,经过一段时间的调整,你的系统达到了 90% 准确率,但对你的应用程序来说还不够好. 你可能有很多想法去改善你的系统,比如,你可能想我们去收集更多的训练数据吧.或…

About this Course You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how. Much of this content has never been…