1.逻辑运算 1==2 %false :注释用%,这句话意思是判断1是否等于2,false,输出0 1~=2 %true  1不等于2 为true,输出为1 1&&0 %and 1||0  %or xor(1,0) %异或运算 ps:真异或假的结果是真,假异或真的结果也是真,真异或真的结果是假,假异或假的结果是假.就是说两个值不相同,则异或结果为真.反之,为假.  不同为1,相同为0,如1001异或1010等于0011. 2.更改Octave提示符 PS1('>> '); 3.

隐藏前缀提示符:PS1('>>') 不显示打印内容:;结尾 字符串:a=’hi’ 屏幕输出:disp(sprint(‘2 decimals:%0.2f’,a)) 生成集合(矩阵):V=1:0.1:2 V=1:6 生成矩阵:ones(2,3)%全1 zeros(2,3)%全0 rand(2,3)%随机0~1之间 eye(6)%单位矩阵 绘制直方图:hist(W) 矩阵维度:size(A) size(A,1)%第一个维度,即行数 size(A,2)%第二个维度,即列数 length(A)%矩阵最大

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

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

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

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

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

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx 

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

[吴恩达课程使用]安装pandas失败-从新开始搭建环境 在第五课第二周的任务2中,虚拟环境缺少pandas,sklearn依赖,因为用pip比较顺手,就直接使用pip安装,结果各种anaconda环境不支持,在自己的再三调试后,整个anaconda环境完全乱掉了!!!遂有下文: 注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!不要用pip install !!! 配置不规范,调试两行泪...T-T 一.重装

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

我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑: 第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_parameters(layer_dims) 函数中的 2 改成 2.0 , 保存后再重启jupyter notebook. 第二坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 plot_decision_boundary(model, X, y) 函数中的 c=y 改成 c=y[0], 保存后再重启jupy

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

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

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

[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 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

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 /

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

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

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!