最近在学吴恩达的《机器学习》

最新推荐文章于 2025-12-03 01:35:33 发布
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#机器学习 #神经网络

本文提供了吴恩达深度学习课程的课后作业完整目录，由deplearning.ai提供，适合正在学习该课程的同学作为参考，方便查找和跟踪学习进度。

【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】
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感谢大佬的整理与分享！！！

吴恩达老师的实验室复现（详细教程！搞了半天）
qq_60294766的博客
04-09 2518
吴恩达可选实验室复现 + 学习 （详细过程）
【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用
m0_51933492的博客
09-15 922
【代码】【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用。
吴恩达机器学习 - 梯度下降与特征工程的精进之道（第6章）
tang7mj的博客
04-08 894
概念意义特征缩放让训练过程稳定、收敛更快检查收敛避免陷入“以为在学，其实在摆”学习率选择控制训练速度与稳定性的关键特征工程让模型表达更丰富，学习更智能多项式回归引入非线性能力，拟合更复杂关系下一节我们将进入正规方程与正则化，进一步解决过拟合与计算效率问题。🧠 徐策评语：「本节是线性模型‘觉醒’为非线性模型的第一步，值得反复咀嚼。如需封面图、示意图或LaTeX公式支持，我可以一并帮你整理进 Markdown 文件中。需要我生成博客封面的话，也可以继续发图。
吴恩达机器学习笔记-week1
m0_56312312的博客
07-11 372
第1周 目录第1周引言(Introduction)1.1 欢迎1.2 机器学*是什么？1.3 监督学*1.4 无监督学*二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解I2.4 代价函数的直观理解II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观理解2.7 梯度下降的线性回归2.8 接下来的内容三、线性...
【经典】吴恩达——机器学习笔记001
shirlleyHan的博客
07-14 1466
听从学长的建议，将吴恩达教授的DL和ML视频作为CV入门学习，本博客为个人学习笔记，旨在记录学习所得，欢迎小伙伴们一起交流学习，批评指正！
【机器学习】重磅发布！吴恩达 AI 完整课程资源超级大汇总！
fengdu78的博客
08-23 2308
编辑 | Will出品 | 字节AI吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 ...
吴恩达机器学习_线性回归模型week2
log2029的博客
08-21 231
利用lab_utils_multi.py里面的函数对数据进行归一化处理，具体详见代码。
学习推荐！吴恩达 AI 课程及学习路线最全梳理
Datawhale
02-25 7944
编辑 | Will出品 | 字节AI吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广...
3个月转型机器学习工程师：吴恩达教程攻略与学习路线图！
z551646的博客
10-04 1240
到这里就结束了。如果你按照这份指南进行学习，我相信你可以成为初级机器学习工程师职位的有力竞争者。通过学习以上材料，你将掌握必要的理论知识，而通过完成项目，你将在一些重点领域成为专家。然而，要找到工作，掌握技能只是成功的一半。你还需要展示并有效地传达这些技能。你可以通过实习、获取良好的推荐信（或留任邀请），以及展示作品集来实现这一点。FreeCodeCamp 的创始人 Quincy Larson 写了一本关于他成为软件工程师之旅的好书。
狂刷吴恩达教程 18 个月转行机器学习工程师，附赠学习路线图
lvaolan的博客
10-07 1153
到这里就结束了。如果你按照这份指南进行学习，我相信你可以成为初级机器学习工程师职位的有力竞争者。通过学习以上材料，你将掌握必要的理论知识，而通过完成项目，你将在一些重点领域成为专家。然而，要找到工作，掌握技能只是成功的一半。你还需要展示并有效地传达这些技能。你可以通过实习、获取良好的推荐信（或留任邀请），以及展示作品集来实现这一点。FreeCodeCamp 的创始人 Quincy Larson 写了一本关于他成为软件工程师之旅的好书。
【机器学习基础】重磅发布！吴恩达 AI 完整课程资源超级大汇总！
fengdu78的博客
02-23 1301
编辑 | Will出品 | 字节AI吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 ...
吴恩达《深度学习》笔记+代码实战（一）：深度学习入门
a119334的博客
05-31 1611
为什么深度学习近几年飞速发展？让我们从零开始，一步一步学习深度学习。
吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归
a119334的博客
05-31 1283
这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫分类器。
机器学习反向传播详细讲解
weixin_38232619的博客
04-20 1547
机器学习反向传播详细讲解，手推公式，一步一步详细解读反向传播原理
机器学习周报二十四
weixin_60864619的博客
11-30 900
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础
hiliang521的博客
11-30 990
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 588
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 801
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
最新发布
2303_77568009的博客
12-03 1134
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
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