Coursera 深度学习 deep learning.ai 吴恩达 第三课 结构化机器学习项目 第一周 测试题目 Bird recognition in the city of Peacetopia

最新推荐文章于 2024-06-24 16:20:40 发布
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博客涉及吴恩达在 Coursera 平台的课程，涵盖 deeplearning.ai 相关内容，聚焦深度学习与机器学习领域，为学习者提供专业知识。

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吴恩达 DeepLearning 第三课第一周测试 Bird recognition in the city of Peacetopia
PinkAir的博客
12-07 565
B选项不选，不小心点上了 一直在纠结，没想到还真的选，还是理解的不深入。
吴恩达《深度学习》第三课第一周笔记
u013093426的博客
07-13 844
结构化机器学习项目——机器学习策略（一）一、为什么是机器学习（ML）策略我们在优化一个模型时可以从很多角度来着手，如下图，但是如果不分析清楚就一味地从某个方面莽撞前行会浪费大量的时间。二、正交化1.在深度学习中，需要调整的超参数非常多，而对于资深的深度学习专家而言，对于需要调整什么以达到什么效果是很明确的。2.正交化的定义：对于某个由多个维度决定的变量，如果各维度之间可以单独调整而不影响其余维度，...
自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课）
01-21
自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课），仅供参考。
BirdRecognition:只是一个鸟类识别项目
04-05
鸟识别 只是一个鸟类识别项目
bird species recognition.pdf
10-06
This paper investigates acoustic modeling for recognition of bird species from audio field recordings. First, the acoustic scene is decomposed into isolated segments, corresponding to detected sinusoids. Each segment is represented by a sequence of the frequency and normalized magnitude values of the sinusoid. The temporal evolution of these features is modeled using hidden Markov models(HMMs).A novel method for an unsupervised modeling of individual bird vocalization elements is proposed.The element models are initialized using HMM-based clustering and then further trained using an iterative maximum likelihood label re-assignment procedure. State duration modeling, performed in a post-recognition stage, is explored. Finally, we developed a hybrid deep neural network—hidden Markov model. The developed acoustic models are employed for bird species identification, detection of specific species, and recognition of multiple bird species vocalizing in a given recording.The detection system employs score normalization. Recognition of multiple bird species is performed based on maximizing the likelihood of a set of segments on a subset of bird species models, with penalization based on Bayesian information criterion applied. Experimental evaluations are performed on more than 37 h of sound field recordings, containing vocalizations of 48 bird species, plus more than 16 h of non-bird sound recordings. Using 3 s of the detected signal, the best system achieved: identification accuracy of 98.7%,detection with the equal error rate of 2.7%, and recognition accuracy of 97.3% and 95.4% when vocalizations of multiple bird species are present, with the number of bird species known and estimated, respectively.
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（4-4）-- 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移
大树先生的博客
11-28 8072
卷积神经网络 --- 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移
斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！
最新发布
Alexquyun的专栏
06-24 938
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了 解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业 最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。
【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(1)：逻辑回归
Pyrohjewel
09-13 7636
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 符...
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(11)第四课 卷积神经网络-第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
肖泽的博客
03-30 1867
第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies） 文章目录第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studie...
Coursera吴恩达深度学习课程最新学习笔记 Deep Learning Specialization Course Notes
LiBlog
01-12 400
Coursera吴恩达深度学习课程最新学习笔记 Deep Learning Specialization Course Notes 深度学习笔记Github 已完结。 This is the notes of the Deep Learning Specialization courses offered by deeplearning.ai on Coursera. Introduction from the specialization page: In five courses, you will
吴恩达深度学习第三课编程作业
05-22
吴恩达深度学习第三课Structuring Machine Learning Projects编程作业
吴恩达”Deep Learning.ai“第三课《Structuring Machine Learning Projects》全部作业
03-11
压缩包内包含两个文件夹，分别为第三课的两周课程，仅包括Quiz， 其中Quiz为pdf格式，每个文件夹包含两个pdf(因不同次测试个别问题更新，故保存两个作业)。
吴恩达老师deeplearning.ai-第三课和第四课作业
04-23
吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程的第三课结构化机器学习项目第四课卷积神经网络的课后作业在这里了。
吴恩达深度学习选择题（带解析）
12-25
这是吴恩达老师deep learning.ai即深度学习课程的选择题整理，里面包含博主对每道题的解析，配合网易云课堂教学视频效果更佳，分享给大家！
吴恩达《深度学习》第三课第二周笔记
u013093426的博客
07-14 1051
结构化机器学习项目——机器学习策略（2）一、误差分析1.性能上限：优化模型中的某个性能所减少的最大的误差。2.并行评估。对比多种导致误差的原因，通过分析错误标记的例子，统计假阳性（False positives）和假阴性（False nagatives）其在错误识别集中所占的比例，决定最终可选择的优化手段，同时在分析的过程中还可能受到启发发现新的问题类型。这种快速统计的过程可以经常做，只需要几个小...
吴恩达深度学习_第三课(1) 机器学习策略
qq_45629864的博客
10-12 141
以上方法都可以改变模型的性能，但是需要判断哪些是有效的，哪些是可以放心舍弃的。
吴恩达深度学习课程之第三门课 结构化机器学习项目 第一周 机器学习（ ML ）策略
dujuancao11的博客
07-29 666
本文参考黄海广主编针对吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai 《深度学习课程 笔记 （V5.1 ）》 第一周 机器学习（ ML ）策略（1 1 ）（ ML strategy （1 1 ）） 1.1 为什么是 ML 策略？（Why ML Strategy?） 如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略。学习如何更快速高效地优化你的机器学习系统。 例子：假设调试猫分类器，经过一段时间的调整，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： .
（笔记）吴恩达深度学习第三节课
jiangqixing0728的博客
02-23 328
1、训练、开发、测试集划分 开发（dev）集也叫做 （development set），有时称为保留交叉验证集（hold out cross validation set） 大数据时代，7/3分和6/2/2分所有数据集已经不合适了。 我们可以让训练集占比例 更多，开发和测试集占比例更少 ...
吴恩达 coursera AI 第三课总结+作业答案
去向前方的博客
07-12 583
前言 吴恩达的课程堪称经典，有必要总结一下。 学以致用，以学促用，通过笔记总结，巩固学习成果，复习新学的概念。 目录 文章目录前言目录正文 正文 ...
吴恩达2017深度学习课程PPT：入门者的指南
标题中提到的“吴恩达2017深度学习PPT”指的是一系列关于深度学习的演示文稿（PPT），由知名的人工智能教育者吴恩达（Andrew Ng）在2017年制作。吴恩达教授是深度学习领域的先驱和教育者，他曾在斯坦福大学任教，...
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