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吴达恩-深度学习-视频课程-中文笔记下载
AI100_小助手
2018-04-19 03:42:10
吴达恩老师,是Standford大学教机器学习公开课的老师。他的公开课在百度上有视频课程。英文讲解中文字幕。附件是黄海广老师主编的中文课程笔记。此笔记跟现在网上的公开课不是一一对应的。此文档可以不依赖视频单独学习。笔记写的很好。深入浅出。
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//download.csdn.net/download/sj13901202248/10360329?utm_source=bbsseo
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吴达恩-深度学习-视频课程-中文笔记下载
吴达恩老师,是Standford大学教机器学习公开课的老师。他的公开课在百度上有视频课程。英文讲解中文字幕。附件是黄海广老师主编的中文课程笔记。此笔记跟现在网上的公开课不是一一对应的。此文档可以不依赖视频单独学习。笔记写的很好。深入浅出。 相关下载链接://download.csdn.net/download/sj13901202248/10360329?utm_source=bbsseo
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中文
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吴达恩
老师,是Standford大学教机器学习公开课的老师。他的公开课在百度上有
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。英文讲解
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字幕。附件是黄海广老师主编的
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跟现在网上的公开课不是一一对应的。此文档可以不依赖
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单独学习。
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写的很好。深入浅出。
吴恩达
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在计算机中为了保存一张图片,需要保存三个矩阵,它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道,如果你的图片大小为64x64像素,那么你就有三个规模为64x64的矩阵,分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。从简单的根据房子尺寸预测房价例子开始,拟合房价的过程从左抽象为右,输入房子尺寸,输出价格,这就是一个简单的神经网络,中间的圆圈就是一个独立的神经元。损失函数是在单个训练样本中定义的,它衡量的是算法在单个训练样本中表现如何,为了衡量算法在全部训练样本上的表现如何,我们需要定义一个算法的总代价函数,即对。
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个人笔试,不全
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1、结构化数据与非结构化数据 从上图可以看出,对于小规模的数据集,
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和机器学习它们的性能不一定谁好谁坏,只有在大规模上的数据集上时,
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才能体现出它更好的性能 损失函数是针对于单个样本的,而代价函数是针对一个batch的,我们都是通过代价函数来实现参数的更新。 下面是逻辑回归的代价函数计算,我们知道逻辑回归是一个二分类模型,它的最后一层的输出是经过sigmoid函数的,由于sigmoid的导数值最大时0.25,所以在进行梯度下降时容易梯度消失。并且它的损失函数,我们一般也不使用L2 los
吴恩达
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工程师系列
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(Deep Learning Specialization - deeplearning.ai)
我的
笔记
不同于一般的
笔记
,我的
笔记
更加凝练,除了结论以及公式,更多的是对知识的理解,结合
课程
可以加速理解,省去很多时间,但是请注意,
笔记
不能替代
课程
,应该结合使用。
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