Ng机器学习第九课笔记

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wangjie86821
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Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习第一周笔记
scruelt的博客
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引言Introduction 1 Welcome 2 什么是机器学习What is Machine Learning 3 监督学习Supervised Learning 4 无监督学习Unsupervised Learning 单变量线性回归Linear Regression with One Variable 1 模型表示Model Representation 2 损失函数Cost Functi
《吴恩达机器学习》学习笔记（第十三周）
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本周报的目的在于汇报《吴恩达机器学习》课程第十三周的学习成果，主要聚焦于循环神经网络RNN的相关内容。在这本周的学习中，课程内容主要涵盖了序列模型，命名实体识别，循环神经网络，以及不同种类的RNN等等。本篇文章将对学习内容进行详细的阐述，并在最后部分对本周的学习内容进行总结。本周报旨在通过这种方式，将理论知识与实践应用有效地结合起来，为深度学习的基础内容学习与方向提供概括性总结。
《吴恩达机器学习》学习笔记（第四周）
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07-20 774
目录 摘要 Abstract 1. 神经网络概述 2. 浅层神经网络 3. 计算神经网络输出 4. 矩阵运算 5. 非线性激活函数 6. 激活函数梯度计算 7. 反向传播 8. 随即初始化 9. 总结 摘要 本文主要汇报《吴恩达机器学习》第四周的学习内容。 本周，我们主要探讨了神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。我们通过计算图的形式，推导了神经网络的前向传播过程，并将其以向量化的方式进行总结。接下来，我们比较了不同的激活函数，并讨论了如何根据实际需求选择适当的激活函数
【学习笔记】吴恩达机器学习专项课程核心知识点复盘
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《吴恩达机器学习》学习笔记（第十一周）
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本周报的目的在于汇报《吴恩达机器学习》课程第十一周的学习成果，主要聚焦于深度神经网络（CNN）的目标检测。在这一周的学习中，内容主要涵盖了神经网络模型的目标检测，同时对比了Faster R-CNN与YOLO的效果差异。本篇文章将对目标检测进行详细的阐述，并在最后部分对本周的学习内容进行总结。本周报旨在通过这种方式，将理论知识与实践应用有效地结合起来，为深度学习的基础内容学习与方向提供概括性总结。​目标检测① 上周周报中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。
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《斯坦福大学Andrew Ng机器学习讲义及作业》是一份宝贵的学习资源，它涵盖了由世界知名人工智能专家Andrew Ng教授在斯坦福大学授课时所使用的教材和习题。这份资料不仅包含理论知识，还通过实际作业帮助学生深入理解...
斯坦福Ng机器学习课程笔记（中文版）
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