吴恩达机器学习(五)

最新推荐文章于 2025-09-06 12:37:37 发布
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吴恩达机器学习代码
wenchlove的博客
04-15 1527
后续内容持续更新
精选资源
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
吴恩达机器学习笔记
weixin_49119476的博客
04-29 3067
机器学习分为监督学习和无监督学习、（强化学习）。监督学习（supervised learning)分为回归和分类问题。 无监督学习（unsupervised learning）有聚类、异常检测和降维三个应用。sigmoid函数对应，在最外层加入sigmoid函数（有点像激活函数），就是逻辑回归算法举例子，在cost function中加入额外式子作为新的cost function，会使得w3和w4权重减小。lambda:入，正则化参数红框可加可不加lambda的选择，过大或过小结果都不好
吴恩达机器学习讲义概述
2401_89806660的博客
06-04 1386
从经验E中学习任务T，并用性能度量P来评估。
吴恩达机器学习学习笔记
qq_43025083的博客
04-14 371
链接: https://pan.baidu.com/s/13AcfaqpprhSUto8U7aR5Ew?pwd=2uk7 提取码: 2uk7。通过网盘分享的文件：# 机器学习基础.pdf。--来自百度网盘超级会员v6的分享。
吴恩达机器学习学习笔记（7）
一刀7段的博客
08-11 378
【代码】吴恩达机器学习学习笔记（6）
机器学习(吴恩达)
s6664的博客
03-12 3366
机器学习涵盖监督学习、无监督学习与强化学习。核心算法包括线性模型、树模型、集成方法、核技巧及概率模型。优化技术。评估指标含分类、回归与聚类，正则化手段应对过拟合，交叉验证保障泛化性，强化学习结合值函数与策略优化，PCA、SVD、决策树、KNN、SVM
吴恩达机器学习合集
2401_86179035的博客
09-06 900
本文系统梳理了吴恩达机器学习课程12个核心作业的应用场景，涵盖线性回归、逻辑回归、神经网络等经典算法。每个作业都配有典型应用示例：如线性回归预测房价/股票，逻辑回归用于垃圾邮件分类，神经网络处理图像识别，SVM支持文本分类等。特别强调了机器学习算法的数学可解释性，建议通过数学推导理解算法原理。文章还补充了决策树和随机森林在医疗诊断、金融风控等领域的应用，完整呈现了机器学习技术在实际问题中的丰富应用图谱。（149字）
吴恩达机器学习课后作业
Anterior_condyle的博客
08-13 6752
吴恩达机器学习课后作业
吴恩达 - 机器学习笔记
qq_43306527的博客
05-14 1457
监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由"正确答案"组成。
机器学习（吴恩达）
qq_56979809的博客
05-08 4007
2.降维算法：在保证数据所具有的代表性特性或者分布的情况下，将高维数据转化为低维数据的过程，主要用于数据压缩和数据的可视化。尽管学习率是固定的，成本函数也可以到达最小值，因为进行梯度下降时，导数变小，会使更新的每一步大小变小。越接近成本函数的最小值，下降的步伐会越小。监督学习：1.回归算法：预测一个正确的数字从可能出现的无限个输出结果中ps：输出结果在无限的输出集。当w的值恰好对应成本函数的某个局部最小值，学习率为0时，导数也是0，所以w不会变。w的选取对f（x）函数的影响以及对应的成本函数的影响。
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2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip...
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2025最新吴恩达机器学习笔记
04-14
在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和...
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吴恩达机器学习代码.zip
04-09
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
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吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
今天，我们所要探讨的，是那些有幸参与了吴恩达机器学习课程的同学们所珍藏的宝贵资料——“吴恩达机器学习课后作业源码及笔记”。这份资料集作业解答和编程代码于一体，对于那些已经或正在学习吴恩达课程的朋友们来...
【数据库管理】基于Navicat的毕业设计实战应用：图书管理系统数据建模与SQL优化方案
12-08
内容概要：本文围绕Navicat数据库管理工具在毕业设计中的实际应用展开，系统介绍了其在数据库设计、开发、优化与维护中的核心作用。文章结合“图书管理系统”实例，详细展示了数据库创建、表结构设计、存储过程与触发器的编写，并通过SQL代码示例说明关键功能的实现方式。同时，归纳了Navicat在数据建模、查询优化、团队协作、版本控制集成等方面的最佳实践，并展望了其在云数据库、DevOps集成和AI辅助开发等方向的发展趋势。; 适合人群：计算机及相关专业本科毕业生，具备一定数据库基础知识和SQL操作能力的学生及初阶开发者；; 使用场景及目标：①用于毕业设计中数据库部分的设计与实现，提升项目规范性与完整性；②掌握Navicat在真实项目中的高级功能应用，如存储过程、触发器、数据同步与性能调优；③学习如何将数据库开发融入团队协作与版本管理体系，对接企业级开发流程； 阅读建议：建议结合Navicat软件实操文中提供的代码案例，逐步构建完整的数据库系统，并尝试扩展功能（如添加用户权限管理、报表统计等），以深化对数据库应用的理解。
基于Verilog HDL的RISC-V五级流水线CPU实现与完整项目文档
最新发布
12-08
本设计项目实现了一个采用五级流水线架构的RISC-V处理器，其核心代码使用Verilog硬件描述语言编写。该项目已通过教学指导与评审，获得了优异的考核成绩，可直接应用于计算机体系结构等相关课程的设计实践与综合考核。项目压缩包内包含完整的处理器硬件实现代码、详细的设计报告文档以及明确的操作指南。所有内容均已完备，确保使用者能够直接部署并成功运行整个系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-08
ACM算法竞赛题解与优化技巧
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
12-08
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吴恩达机器学习编程作业指南
标题中提到的“Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业”指的是由吴恩达（Andrew Ng）教授所设计的机器学习课程中的编程作业。吴恩达是机器学习领域的著名专家，他曾在斯坦福大学任教，并在Coursera上开设了广受欢迎...
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