Coursera 吴恩达 Machine Learning 课程 week 11 quiz

最新推荐文章于 2022-02-03 15:49:21 发布
原创 最新推荐文章于 2022-02-03 15:49:21 发布 · 559 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本博客分享了Andrew Ng在Coursera上的机器学习课程的完整编程作业代码，可在GitHub上找到。同时，介绍了一个名为PhotoOCR的应用，该应用能够每小时处理240个数据标签，讨论了其在TextDetection准确性提升后的系统整体正确率变化。

完整编程作业代码 GitHub 地址：https://github.com/coco-1998-2/Andrew-NG-Machine-Learning-Coursera

100%本地运行通过，不要直接拷贝，debug有问题的时候参考下就好。若是感觉有用，别忘记Star哦～

Application: Photo OCR：

 

每小时给240个数据打标签，10,000 / 240 * 10 

 

 

c) 72%指的是 Text Detection全部正确的情况下，整个系统的正确率从70%上升到72% 

Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第一周测验答案(仅供参考)
Github主页：https://github.com/xinyangwy
05-11 4611
1.A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P if its performance on T, as measured by P, improves with experience E. Suppose we feed a learning algorithm a lot of historical weather data.
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week1 学习笔记
zhang35的博客
02-01 1457
机器学习的定义 Arthur Samuel 传统定义 Arthur Samuel: “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” This is an older, informal definition. 让计算机无需明确编程，就有学习能力。 Tom Mitchell 现代定义 Tom Mitchell: “A computer program is s
Machine Learning week 11 quiz: Application: Photo OCR
热门推荐
GarfieldEr007的专栏
12-06 1万+
Application: Photo OCR 5 试题 1.  Suppose you are running a sliding window detector to find text in images. Your input images are 1000x1000 pixels. You will run yo
【Machine Learning】【Andrew Ng】- Quiz2(Week 11)
yumebou
01-08 2962
1、Suppose you are running a sliding window detector to find text in images. Your input images are 1000x1000 pixels. You will run your sliding windows detector at two scales, 10x10 and 20x20 (i.e., you
20161202 Coursera Stanford-MachineLearning/Week10-11
LiuSpark
12-05 879
Week10：Large Scale Machine LearningStochastic Gradient Descent
Week 11:Application：Photo OCR课后习题解答
Mac Jiang的博客
03-20 5024
大家好，我是Mac Jiang,今天和大家分享的是Coursera-Stanford University-Machine Learning-Week 11:Application:Photo OCR的课后习题解答。虽然我的答案通过了系统测试，但是有些分析可能是错误的。各位博友如果发现错误，请留言纠正，谢谢。希望我的博客能给大家带来一些学习上的帮助！        这周的课程中，老师主要讲了四个方面
coursera Machine Learning 第十一周 测验quiz答案解析Application: Photo OCR
sinat_39805237的博客
01-13 4736
1.选择：C 解析：1000*1000大小，每次移动步长2像素，所以总共是500*500=250000次滑动，两个就是500000次滑动。 2.选择：C 解析：小学数学应用题。1000个数据要41小时，再乘10，就是400美元大概。 3. 选择：AD 解析：AD就是上限分析的作用所在，B是学习曲线的作用，C是人工合成数据的作用。 4.选择：A 解析：为了得到更...
精选资源
coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip
10-16
coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip 代码完整下载可用，注释详细新手也可看懂，确保都可用。 coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip 代码完整下载...
Coursera吴恩达机器学习课程笔记及资源整理
最新发布
08-17
Coursera吴恩达机器学习课程是国际知名在线教育平台Coursera上的一门王牌课程，由斯坦福大学教授、人工智能领域知名专家吴恩达主讲。该课程自从上线以来，吸引了全球数以百万计的学习者，是学习机器学习不可或缺的...
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week3 学习笔记
zhang35的博客
02-03 1103
分类问题 例如对肿瘤的分类问题： 0：良性 1：恶性 二元分类问题（binary classification problem）只需要两个结果：0和1。有时候也用-和+表示，所以y(i) 也被称为标签。 逻辑回归 一些术语： asymptotes 渐近线 使用sigmoid函数g(z)将线性函数h(x)的值域映射到(0, 1)， g(z)的函数图： 新的h(x)就表示结果为1的概率。 例如肿瘤分类的例子，假如hθ (x) = 0.7，就表示输出结果为1，即肿瘤为恶性的概率为70%。 相应的，输出结果为0
Week 10:Large Scale Machine Learning课后习题解答
Mac Jiang的博客
03-19 7120
大家好，我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-Stanford University-Machine Learning-Week 10：Large Scale Machine Learning的课后习题解答。虽然我的答案通过了系统测试，但是我的分析不一定是正确的，如果各位博友发现错误或有更好的想法，请留言联系，谢谢。希望我的博客对您的学习有所帮助！这单元，吴恩达老师主要讲了五个方面
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统
和而不流
01-09 4414
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 1图像ORC 1问题描述 2 滑动窗sliding windows 3获取大量的图片 4分析 2复习 quiz 1图像ORC 1.1问题描述 在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要
Coursera Machine Learning quiz 参考答案（不一定对）
afunyusong的专栏
08-17 5976
下边作者的博客里有一系列答案 Coursera Machine Learning 第二周 quiz
机器学习应用实例（照片OCR）(斯坦福machine learning week 11)
AI蜗牛之家
12-10 4247
NG说： 我想介绍这部分内容的原因主要有以下三个: 第一，我想向你展示一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的。 第二，我想介绍一下机器学习流水线（machine learning pipeline）的有关概念以及在决定下一步做什么时如何分配资源。 最后，我也想通过介绍照片OCR问题的机会来告诉你机器学习的诸多有意思的想法和理念。其中之一是如何将机器学习应用到计算机视觉问题中，
吴恩达机器学习第十一周测验
SpicyCoder的博客
07-04 2073
测验：Application: Photo OCR 第一题 Suppose you are running a sliding window detector to find text in images. Your input images are 1000x1000 pixels. You will run your sliding windows detector at two scales...
吴恩达 Machine Learning 第二周 Quiz 正确答案 - Octave/Matlab Tutorial
coco的专栏
07-11 1226
正确答案：
Coursera 吴恩达 Machine Learning 课程 week 5 quiz
coco的专栏
02-10 1223
1.Question 1 You are training a three layer neural network and would like to use backpropagation to compute the gradient of the cost function. In the backpropagation algorithm, one of the steps is to...
吴恩达 Machine Learning 第三周 Quiz 正确答案 - Regularization
coco的专栏
08-31 1077
正确答案： 第四题做错了，待提交第二版正确后再行修改。 ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 阅读后感觉有收获，可以考虑请作者喝咖啡☕️： ...
机器学习 - Mac下安装octave
coco的专栏
08-17 714
吴恩达的Machine Learning课程中需要使用octave，记录一下mac下使用brew安装octave的步骤： 步骤： 安装Xcode工具：在终端中输入：xcode-select --install 安装brew工具：在终端中输入：/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/ins...
Coursera吴恩达课程的本地编程练习包
总结来说，`lr_utils.load_dataset` 和 `datasets` 是吴恩达教授的Coursera课程中用于简化数据处理和加载的关键工具。它们让学生能够专注于学习机器学习的核心概念和算法，而不必深陷在数据处理的细节中，这对于学生...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值