ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week1~2)

最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布
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#人工智能 #操作系统 #matlab

本篇笔记记录了吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程内容，包括线性代数回顾、单变量线性回归及多变量线性回归等基础知识，并提供了使用Octave实现算法的教程。

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程：课程主页

由于博客编辑器有些不顺手，所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传。有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本。

  • Linear Regression with One Variable
  • Linear Algebra Review
  • Linear Regression with Multiple Variables
  • Octave/Matlab Tutorial
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吴恩达机器学习基础课程笔记
tjujackson的博客
03-06 1383
吴恩达机器学习2022笔记
吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
今天，我们所要探讨的，是那些有幸参与了吴恩达机器学习课程的同学们所珍藏的宝贵资料——“吴恩达机器学习课后作业源码及笔记”。这份资料集作业解答和编程代码于一体，对于那些已经或正在学习吴恩达课程的朋友们来...
吴恩达机器学习 Course2 week1学习笔记
linjinshu1的博客
01-28 797
TensorFlow是实现深度学习算法的框架之一，但目前国内最常使用PyTorch，但不用担心，两者代码几乎完全相同。安装TensorFlow 的CPU版本# 安装时会自动选择和Python环境匹配的版本安装TensorFlow-GPU版本，硬件最好为AMD显卡(N卡)。然后，配置好CUDA# 安装时会自动选择和Python环境匹配的版本注：从 TensorFlow 2.1 开始，包已经被合并到tensorflow包中。你只需要安装tensorflow，它会自动检测并利用 GPU。
吴恩达机器学习课程笔记week1
linjinshu1的博客
12-28 1701
有监督学习(Supervised learning)：实际应用中，有监督学习使用最广泛，并取得了最快速的进步和创新。Course1、Course2聚焦于有监督学习。无监督学习(Unsupervised learning)：Course3聚焦于无监督学习。强化学习(Reinforcement learning)：由于应用没有前两者广泛，所以本课程没有简单介绍。使用“学习算法”的实用建议（很重要）：“学习算法”本身只是一种工具，比工具本身更重要的是 如何正确使用这些工具。
ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week9~10)
weixin_30235225的博客
07-13 115
Anomaly Detection Recommender Systems Large Scale Machine Learning 转载于:https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9307694.html
ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week3~4)
weixin_30377461的博客
07-13 83
Logistic Regression Regularization Neural Networks: Representation 转载于:https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9307703.html
吴恩达机器学习入门笔记（Week 2）
m0_73835785的博客
07-05 822
分布范围，成本函数形状类似椭圆，利用梯度下降寻找最优解的过程越曲折。对两个特征进行特殊处理缩小分布范围之间的差异，有助于加快最优解的寻找过程。）分布范围越大，对应参数的分布范围越小。不同特征分布范围差异越大，成本函数的形状越不规则，寻找最优解所需时间也就越长。2、多变量线性回归模型(multiple linear regression)4、正规方程（Normal equation）成本函数形状（J）与特征范围之间的关系：特征（（3）迭代图（learning curve）3、多元线性回归矢量化梯度实现。
ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week5~6)
weixin_30439131的博客
07-13 99
Neural Networks: Learning Advice for Applying Machine Learning Machine Learning System Design 转载于:https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9307697.html
ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week7~8)
weixin_30907935的博客
07-13 104
Support Vector Machines Unsupervised Learning Dimensionality Reduction 转载于:https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9307696.html
吴恩达机器学习入门笔记（Week 1）
m0_73835785的博客
06-27 1065
吴恩达机器学习入门笔记
matlab吴恩达代码-Andrew.Ng-ML-Study:吴恩达机器学习\深度学习，学习笔记和代码
05-26
coursera上也有吴恩达机器学习和深度学习对应课程。如果想写课后编程作业，强烈建议免费申请或购买对应的课程。 当初免费申请了coursera:深度学习的课程只做了week1到week3的作业就去忙期末了。没有做week4结果...
吴恩达Machine Learning课程对应Jupyter代码（第一课 P1-41）
02-05
压缩包包含吴恩达课程的第一部分 监督学习、回归与分析 的课程ppt和一系列基于Jupyter Notebook的Python代码，主要用于教授机器学习的基础知识。 本资源适用于对机器学习和Python编程感兴趣的初学者。 通过这个...
STM32传感器模块编程实践(十六)DIY人脸识别智能垃圾桶模型
光子物联
09-05 857
本文介绍了一种基于STM32单片机的人脸识别智能垃圾桶模型。该系统由STM32F103C8T6主控芯片、ASR-PRO语音交互模块、SG90舵机和人脸识别模块组成。语音模块用于验证口令，只有口令正确才能录入人脸；识别成功后舵机带动垃圾桶盖打开。控制流程包括人脸识别、语音交互和舵机驱动，通过串口指令实现人脸录入与识别。系统采用STM32CubeMX配置GPIO、PWM和串口参数，Keil5编写控制程序，最终实现人脸识别控制垃圾桶
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
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zzywxc787的博客
09-06 480
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
怎么快速构建一个deep search模型呢
qq_57565004的博客
09-05 696
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
机器学习基础-day03-机器学习中的线性回归
XZSSWJS的博客
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本文介绍了强化学习从Q-Learning到Deep Q-Network(DQN)的进阶过程。首先阐述了强化学习的基本框架，包括Agent、Environment、State、Action和Reward的交互关系，以及马尔可夫决策过程(MDP)的核心假设。重点讲解了Q-Learning算法，详细推导了其基于贝尔曼方程的时间差分更新公式，并说明了ε-greedy策略在探索与利用之间的平衡作用。随后指出Q-Table在处理高维状态空间时的局限性，进而引入DQN解决方案。DQN采用神经网络作为函数逼近器，并依靠经验
SpringAI Alibaba Graph 流式对话
weixin_60523038的博客
09-03 421
SrpingAi Alibaba Graph实现流式对话，工作流，Graph工作流，代码工作流，流式
AI-调查研究-69-具身智能 关键能力全景解析：算法、硬件、仿真与数据的系统综述
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09-04 1073
具身智能的发展依赖算法、硬件、仿真环境、嵌入式系统和数据处理的全方位支撑。智能算法是核心大脑，涵盖感知、认知和控制三层：感知侧通过视觉、听觉和多模态融合实现环境理解；认知层借助规划、强化学习与符号推理完成决策；控制层则确保精确动作执行，并结合端到端学习与混合智能架构优化性能。硬件作为“躯体”，包括高精度传感器、伺服驱动和异构计算平台，其性能直接决定智能水平。仿真环境提供安全高效的“数字训练场”，显著降低现实试错成本，支持大规模并行训练。嵌入式系统则构建从终端到云端的分层协同架构，保障实时性与稳定性。
吴恩达机器学习课程官方总结：week1-week10
首先，标题中提到的“吴恩达 机器学习 每周总结官方版 week1-week10”，说明这些文件是关于吴恩达所授课程的官方总结。吴恩达是机器学习领域内的著名学者，曾任斯坦福大学教授，并且是Coursera平台上的机器学习课程...
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