Machine Learning-吴恩达博士网络免费公开课地址

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本博客分享了吴恩达博士的Machine Learning免费在线课程链接，该课程为初学者及进阶学习者提供了全面深入的学习资源。

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Machine Learning-吴恩达博士网络免费公开课：

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【机器学习-学习笔记】吴恩达老师机器学习课的笔记（黄海广博士）
天真不无邪，hello和world
08-08 2万+
吴恩达老师机器学习课的笔记github地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes，黄海广博士原创，黄海广博士也是这门课的最初翻译者。   《机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版.pdf》 云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1G1mDEKmPSr2feoPwbgOu8w 密码：9wi4   ...
吴恩达机器学习+deeplearning课程笔记----干货链接分享
luolan9611的博客
07-17 2万+
分享两个GitHub链接，今天看到的，超赞超赞不能更赞了，答应我一定要去看好吗~~~~不论是笔记还是github中分享的其它资源，课程视频链接，PPT下载，作业布置等都超棒。我要把这段安利用红色标出来！！！ （18.7.19 附一个访问coursera网站的方法https://blog.youkuaiyun.com/luolan9611/article/details/81096890） 吴恩达老...
Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（一）【week 1之introduction】
痞靥的博客
04-18 600
最常见的机器学习算法：1.监督学习：已有数据集包含标记(即包含对各个样本的评价)，学习目的明确   监督学习包含两种类型：   1.1回归：预测的标记连续，如（0.23，0.56，0.79）   1.2分类：预测的标记离散，如（多云，晴，小雨）2.非监督学习(或无监督学习)：已有数据集不包含标记，学习目的不明确   非监督学习即为聚类。机器学习建议使用的编程环境：Octave。...
MIT-医疗机器学习2019-课程推荐
lqfarmer的博客
02-21 307
课程介绍 本课程向学生介绍医疗保健中的机器学习，包括临床数据的性质以及将机器学习用于风险分层，疾病进展建模，精密医学，诊断，亚型发现和改善临床工作流程的用途。主题包括因果关系，可解释性，算法公平性，时间序列分析，图形模型，深度学习和迁移学习。来自波士顿地区的临床医生的客座讲座以及具有真实临床数据的课程项目强调了处理临床数据并将机器学习转化为临床实践的精妙之处。 视频&ppt：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDgzNDg3NQ==&m...
吴恩达 machine learning
05-04
吴恩达 machine learning 公开课讲义 吴恩达 machine learning 公开课讲义 吴恩达 machine learning 公开课讲义 吴恩达 machine learning 公开课讲义
吴恩达卷积神经网络笔记,吴恩达人工智能公开课
aifamao3的博客
09-09 589
也就是说，学生个体经验与人类历史知识不是对立、矛盾的，而是相互关联的，教师要找到它们的关联处、契合处，通过引导学生主动“联想与结构”的活动，让学生的经验凸显意义，让外在于学生的知识与学生建立起生命联系，使经验与知识相互滋养，成为学生自觉发展的营养。在这个过程中，学生掌握学科的核心知识，理解学习的过程，把握学科的本质及思想方法，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观，成为既具独立性、批判性、创造性又有合作精神、基础扎实的优秀的学习者，成为未来社会历史实践的主人”。
Coursera_ML_Exercise:吴恩达机器学习公开课作业中文版本以及Python实现
03-17
吴恩达机器学习公开课作业中文版本 几点说明 有关翻译中存在的不足之处，恳请各位大佬批评指正，我会随时修改！ 为了追求翻译进度，嵌套在正文中的数学表达式没有做特殊处理（主要是上标和下标），但是不影响阅读...
MachineLearning Instructor Ng, Andrew 吴恩达讲稿
12-10
结合公开课视频学习，这些讲义能帮助学习者更好地理解吴恩达教授的讲解，通过阅读和实践来深化对机器学习的理解。此外，学习者还可以通过解决实际问题、参与数据集竞赛或阅读相关研究论文来巩固和扩展这些知识。在...
Coursera上吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程PPT
01-05
吴恩达的课程会深入探讨深度学习的基本架构，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，以及更先进的模型，如长短时记忆网络(LSTM)和Transformer。这些模型通过大量层次的特征提取和学习，能处理非常复杂的输入数据...
吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版开源
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题,也期待与您一起探讨技术问题，共同成长。
10-21 1479
《Machine Learning Yearning》是吴恩达历时两年，根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。作为一本 AI 实战圣经，本书主要教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验。 Github：https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn 在线阅读：https://deep...
signature=ae0de8e34b6245c325b1b433d9eb5401,ELMA 德国艾尔玛，机械式增量型编码器， E27-0-21151 AL011...
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weixin_36483050的博客
05-29 12万+
产品详情元件型号国家/地区供应商种类总数E27-0-20101AL001US2290E27-0-20101AL001CA1157其他元器件国家/地区供应商种类总数E27-0-21151AL011566270E27-0-21251AE211233168E2702AXF233817E27-0-20151AL01122221E27-0-20051AL011122160E27-0-21101AL00122...
斯坦福大学吴恩达教授《machine learning》课程学习笔记—— week 1
helloworld1213800的博客
08-25 5805
##斯坦福大学吴恩达教授《machine learning》课程学习笔记—— week 1 ####前言：本系列是对课程的总结与理解，欢迎批评指正----------
吴恩达教授 机器学习之 推荐算法篇
dqefd2e4f1的博客
12-15 320
https://blog.youkuaiyun.com/malele4th/article/details/79077826  视频链接： https://www.bilibili.com/video/av9912938/?p=97（电影推荐算法问题简介）  
机器学习的分类
Star-Technology
05-23 2022
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 分类 基于学习策略的分类
machine learning yearning 吴恩达——笔记
minixuezhen的博客
06-13 1944
前言：吴恩达的新书，目前只看到前14章，做个学习笔记。 深度学习（神经网络）已经出现多年，为何有些概念最近才火，有两个条件： 可获取数据，大数据的到来，使数据量足够作为训练数据 计算能力变强 对于传统算法，比如logistic回归，数据量变大并不会大幅度提高性能，而在较少的隐藏层的神经网络上就可以有较高提升。 目前，提高算法性能的方法： 1）训练更多的网络，train a bigger net
吴恩达机器学习网易公开课视频和讲义
maweifei的博客
05-01 1万+
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.htmlhttps://pan.baidu.com/s/1boGzeDx
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
吴恩达机器学习课程讲稿精要
标题“MachineLearning Instructor Ng, Andrew 吴恩达讲稿”暗示了这些讲义是由吴恩达所编写的，他作为机器学习的知名讲师，在业内有着广泛的影响力。吴恩达是斯坦福大学的教授，同时也是Coursera的联合创始人，其...
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