Coursera-吴恩达-机器学习-（编程练习4）Neural Networks Learning（对应第5周课程）

最新推荐文章于 2025-07-10 12:05:48 发布
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#Coursera #吴恩达 #机器学习 #神经网络 #反向传播

此笔记记录了Coursera网站上Andrew Ng教授的机器学习课程中的神经网络学习部分，包括个人理解与实践心得。建议亲自动手完成课程中的练习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Programing Exercise 4:Neural Networks Learning
Mac Jiang的博客
02-29 3297
本文讲的是coursera上斯坦福大学机器学习公开课（吴文达）课程第五周Neural Networks :learning 的课后作业。本文给出了作业实现的具体代码，并给出相应的注释和解释，供各位同学共同讨论学习。
吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络训练（python实现）
weixin_44027820的博客
03-01 2312
吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络训练（python实现） 椰汁笔记 Neural Networks 1.1 Visualizing the data 1.2 Model representation 由于本次作业的数据和网络结构和上次的作业相同，因此这两步已经在上次作业中完成，这里不再赘述。 1.3 Feedforward and cost function 当前网络的前向传播计...
Coursera Machine Learning 第五周week5 ex4Neural Networks Learning编程全套满分题目+注释
12-10
Coursera Machine Learning 第五周week5 ex4Neural Networks Learning编程全套满分题目+注释
【机器学习】吴恩达机器学习课程代码作业-Python版本
最新发布
fengdu78的博客
07-10 507
可以直接在github：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes下载。）的，现在有点过时了，我参考了几位大牛的代码，将作业改成了。版本一致，不能在线提交作业，仅用于学习。作业使用了原版数据，计算结果基本与。”可以下载Python代码作业。吴恩达老师的机器学习课程作业是。版本，并做了中文注释，推荐使用。
吴恩达机器学习作业ex4
06-04
https://blog.youkuaiyun.com/meijie2018_1/article/details/90287938 https://blog.youkuaiyun.com/meijie2018_1/article/details/90368652
（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第五周编程作业ex4
05-04
压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第五周的编程作业ex4所需完成的三个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
Coursera-吴恩达-机器学习-第五周-编程作业: Neural Networks Learning
qq1376725255的专栏
09-27 5311
本次文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第五周编程作业。编程语言是Matlab。 学习算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码。 0 Introduction  在这个练习中，将应用 backpropagation,实现神经网络来识别手写数字。 1 Neural Networks   Algorithm  Part 0 Initializ...
Coursera-Deep-Learning-Specialization-course:此仓库包含Coursera的深度学习专业课程下的所有编程作业
03-04
Coursera上的“深度学习专项课程”是由吴恩达（Andrew Ng）教授主讲的一系列在线课程，旨在帮助学员掌握深度学习的核心概念、技术和应用。这个课程包括多个子课程，涵盖了从基础到高级的深度学习主题，比如神经网络...
吴恩达Machine Learning课程对应Jupyter代码1‘（第一课 P1-41）Week1 持续更新
weixin_46632427的博客
02-03 3065
第一课 Supervised Machine Learning Regression and Classifications。第二课 Advanced Learning Algorithms。(主要介绍插入Markdown/Code)
机器学习笔记coursera-吴恩达-week4 ext3 -AudreyZ
Cjiajiailoveuyy的博客
10-25 225
开个帖记录一下机器学习作业代码顺便督促自己一下 不要再抄来抄去了!!当然好好借鉴大佬还是要的..week4 ext3 week4 ext3 function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) // A code block function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic
吴恩达机器学习课程PPT
03-27
吴恩达机器学习课程PPT，完整非常全，欢迎下载
吴恩达机器学习全套PPT课件以及批注.zip
08-14
吴恩达机器学习全套PPT课件以及批注
吴恩达-斯坦福大学-机器学习公开课-讲义原稿
10-06
吴恩达老师在斯坦福大学讲的机器学习公开课，原始英文讲义，可供下载。一边看视频一边看讲义，效果可能更好一些。
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业
02-07
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业包含第四课，第一周，第二周，第三周，第四周的
吴恩达机器学习课件
02-07
吴恩达机器学习课件 吴恩达机器学习课件 吴恩达机器学习课件
吴恩达机器学习讲义
09-10
吴恩达机器学习讲义，以及一些练习。线性代数和概率论的基础知识的讲义 线性代数和概率论的基础知识的讲义
吴恩达机器学习作业3---Multi-class Classification and Neural Networks
NP_hard的博客
02-07 654
多元分类和神经网络 文章目录多元分类和神经网络代码分析1.Multi-class Classification神经网络数据集ex3data1.matex3weights.mat 代码分析 首先导入需要的类库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import scipy.io #Used to load the OCTAVE *.mat files import scipy.misc #Used to s
吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)
在无人问津的日子里默默努力
08-30 2197
理解神经网络是如何学习的一个很好的办法是，可视化隐藏层单元所捕获的内容，对于我们所训练的网络，注意到θ1中每一行都是一个401维的向量，代表每个隐藏层单元的参数。梯度检测主要是用来验证反向传播算法是否正确，在您的神经网络中，您正在最小化代价函数J(θ)，需要参数进行梯度检查，首先我们可以将θ1和θ2展开变成长向量θ，之后使用以下梯度检测过程，其计算使用了逼近思想，计算一点的导数可以取其临近两点的斜率代替，如果这两点足够近，那么就可以使用这个斜率代替该点导数。我们读入的y为（1，2，3，4，…........
吴恩达 机器学习 第五周 笔记+编程
YzarrK的博客
03-31 2026
对于output layer来说，如果是一个output unit的话，costFunction之类的式子就比较容易写，而对于multi-class的分类问题来说，往往有多个output unit，这个时候就需要对公式进行修改。 如上图，第一个logistic regression可以用于output unit为一的neural network。而第二个式子适用于multi-class。...
吴恩达深度学习课程笔记：Coursera Deeplearning.ai 实战解析
"Deeplearning深度学习笔记v5.54是针对吴恩达老师在Coursera上的深度学习课程(deeplearning.ai)编写的中文笔记，旨在帮助已具备编程基础和机器学习知识的学员进入人工智能领域。笔记涵盖了课程的全部内容，包括深度...
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