【转】吴恩达的视频课程做成了文字版 ~~~

ML

机器学习课程地址:

https://www.coursera.org/course/ml

笔记地址:

http://www.ai-start.com/ml2014/

DL

深度学习课程地址:

https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c

笔记地址:

http://www.ai-start.com/dl2017/

参考

1.CSDN大神

原文地址:https://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/10175458.html

时间: 2024-10-11 10:23:17

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吴恩达 DeepLearning.ai课程笔记(1-3)神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分<神经网络和深度学习>第二周课程部分关键点的笔记.笔记并不包含全部小视频课程的记录,如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂.同时在阅读以下笔记之前,强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程. 1. 二分类问题 对于二分类问题,大牛给出了一个小的Notation. 样本:  ,训练样本包含  个: 其中  ,表示样本 包含 个特征:  ,目标值属于0.1分类: 训练数据:  输入神经网络时

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习 — 第一周练习

课程一 - 神经网络和深度学习 第一周 - 深度学习简介 第 1 题 “人工智能是新电力”这个比喻指的是什么? A.人工智能为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. B.通过“智能电网”,人工智能正在传递新一波的电力. C.人工智能在计算机上运行,因此由电力驱动,但它让计算机做以前不可能做的事情. D.与100年前开始的电力类似,人工智能正在改变多个行业. 第 2 题 以下哪些是最近深度学习开始崛起的原因?(选2个答案) A.我们拥有了更多的计算能力 B.神经网络是一个崭新的领域. C.

吴恩达-深度学习-课程笔记-6: 深度学习的实用层面( Week 1 )

1 训练/验证/测试集( Train/Dev/test sets ) 构建神经网络的时候有些参数需要选择,比如层数,单元数,学习率,激活函数.这些参数可以通过在验证集上的表现好坏来进行选择. 前几年机器学习普遍的做法: 把数据分成60%训练集,20%验证集,20%测试集.如果有指明的测试集,那就用把数据分成70%训练集,30%验证集. 现在数据量大了,那么验证集和数据集的比例会变小.比如我们有100w的数据,取1w条数据来评估就可以了,取1w做验证集,1w做测试集,剩下的用来训练,即98%的训练

吴恩达-深度学习-课程笔记-7: 优化算法( Week 2 )

1 Mini-batch梯度下降 在做梯度下降的时候,不选取训练集的所有样本计算损失函数,而是切分成很多个相等的部分,每个部分称为一个mini-batch,我们对一个mini-batch的数据计算代价,做完梯度下降,再对下一个mini-batch做梯度下降.比如500w个数据,一个mini-batch设为1000的话,我们就做5000次梯度下降(5000个mini-batch,每个mini-batch样本数为1000,总共500w个样本). 对于batch梯度下降(每次计算所有的样本),随着迭代

吴恩达-深度学习-课程笔记-8: 超参数调试、Batch正则化和softmax( Week 3 )

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下

吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络

第一周 深度学习的实用层面 1.1 训练,配置,测试训练集 学习完如何构建神经网络,接下来学习如何高效运行神经网络 数据集划分: train,dev,test: 在train中训练模型,利用dev选择最佳模型,利用test测试最终模型 1.2 偏差Bias,方差Variance 欠拟合(高偏差),过拟合(高方差) 1.3 处理欠拟合,过拟合方案 1.4 正则化Regularization 原文地址:https://www.cnblogs.com/nrocky/p/12114269.html

斯坦福大学吴恩达老师Note4-学习理论

斯坦福大学吴恩达老师的课程视频已在网易公开课中上线多年,针对该课程的Note,网上已经有较为完整的译作,其中学习理论相对较为抽象,故以翻译为主,加之自己的理解,希望能为您的学习带来帮助,由于公式太多,使用博客园编辑实在太辛苦,故利用百度云盘分享.于近期分享VC维整体理论及证明,敬请期待. 链接: http://pan.baidu.com/s/1dEIPKjf 密码: k8mj

吴恩达2014机器学习教程笔记目录

17年开始,网上的机器学习教程逐渐增多,国内我所了解的就有网易云课堂.七月.小象学院和北风.他们的课程侧重点各有不同,有些侧重理论,有些侧重实践,结合起来学习事半功倍.但是论经典,还是首推吴恩达的机器学习课程. 吴大大14年在coursera的课程通俗易懂.短小精悍,在讲解知识点的同时,还会穿插相关领域的最新动态,并向你推荐相关论文.课程10周共18节课,每个课程都有PPT和课后习题,当然,也有中文字幕. 百度网盘(视频 + 英文字幕 + 中文字幕 + 练习 + PPT): 链接:https:/

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和"AI是新电力"相类似的说法是什么? [ ?]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [ ?]通过"智能电网",AI提供新的电能. [?]AI在计算机上运行,??并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学