|
首页
|
电子技术
|
电子应用
|
电子头条
|
社区
|
论坛
测评
博客
电子技术视频
|
下载
|
电路图
|
参考设计
|
Datasheet
|
活动
|
直播
|
datasheet
datasheet
文章
搜索
中文
En
|
首页
|
电子技术
|
电子产品应用
|
电子头条
|
论坛
|
大学堂
|
下载
|
参考设计
|
Datasheet
|
活动
|
技术直播
|
datasheet
datasheet
文章
搜索
大学堂
上传课程
首页
课程
TI培训
直播频道
专题
相关活动
其他资源
下载中心
电路图
参考设计
您的位置:
EEWORLD大学堂
/
机器学习/算法
/
机器学习 吴恩达
/
K-Means Algorithm
本课程为精品课,您可以登录eeworld继续观看:
K-Means Algorithm
登录
播放列表
课程目录
课程笔记
课时1:Welcome
课时2:What is Machine Learning
课时3:Supervised Learning
课时4:Unsupervised Learning
课时5:Model Representation
课时6:Cost Function
课时7:Cost Function - Intuition I
课时8:Cost Function - Intuition II
课时9:Gradient Descent
课时10:Gradient Descent Intuition
课时11:Gradient Descent For Linear Regression
课时12:What-'s Next
课时13:Matrices and Vectors
课时14:Addition and Scalar Multiplication
课时15:Matrix Vector Multiplication
课时16:Matrix Matrix Multiplication
课时17:Matrix Multiplication Properties
课时18:Inverse and Transpose
课时19:Multiple Features
课时20:Gradient Descent for Multiple Variables
课时21:Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling
课时22:Gradient Descent in Practice II - Learning Rate
课时23:Features and Polynomial Regression
课时24:Normal Equation
课时25:Normal Equation Noninvertibility (Optional)
课时26:Basic Operations
课时27:Moving Data Around
课时28:Computing on Data
课时29:Plotting Data
课时30:Control Statements- for, while, if statements
课时31:Vectorization
课时32:Working on and Submitting Programming Exercises
课时33:Classification
课时34:Hypothesis Representation
课时35:Decision Boundary
课时36:Cost Function
课时37:Simplified Cost Function and Gradient Descent
课时38:Advanced Optimization
课时39:Multiclass Classification- One-vs-all
课时40:The Problem of Overfitting
课时41:Cost Function
课时42:Regularized Linear Regression
课时43:Regularized Logistic Regression
课时44:Non-linear Hypotheses
课时45:Neurons and the Brain
课时46:Model Representation I
课时47:Model Representation II
课时48:Examples and Intuitions I
课时49:Examples and Intuitions II
课时50:Multiclass Classification
课时51:Cost Function
课时52:Backpropagation Algorithm
课时53:Backpropagation Intuition
课时54:Implementation Note- Unrolling Parameters
课时55:Gradient Checking
课时56:Random Initialization
课时57:Putting It Together
课时58:Autonomous Driving
课时59:Deciding What to Try Next
课时60:Evaluating a Hypothesis
课时61:Model Selection and Train-Validation-Test Sets
课时62:Diagnosing Bias vs. Variance
课时63:Regularization and Bias-Variance
课时64:Learning Curves
课时65:Deciding What to Do Next Revisited
课时66:Prioritizing What to Work On
课时67:Error Analysis
课时68:Error Metrics for Skewed Classes
课时69:Trading Off Precision and Recall
课时70:Data For Machine Learning
课时71:Optimization Objective
课时72:Large Margin Intuition
课时73:Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional)
课时74:Kernels I
课时75:Kernels II
课时76:Using An SVM
课时77:Unsupervised Learning- Introduction
课时78:K-Means Algorithm
课时79:Optimization Objective
课时80:Random Initialization
课时81:Choosing the Number of Clusters
课时82:Motivation I- Data Compression
课时83:Motivation II- Visualization
课时84:Principal Component Analysis Problem Formulation
课时85:Principal Component Analysis Algorithm
课时86:Choosing the Number of Principal Components
课时87:Reconstruction from Compressed Representation
课时88:Advice for Applying PCA
课时89:Problem Motivation
课时90:Gaussian Distribution
课时91:Algorithm
课时92:Developing and Evaluating an Anomaly Detection System
课时93:Anomaly Detection vs. Supervised Learning
课时94:Choosing What Features to Use
课时95:Multivariate Gaussian Distribution (Optional)
课时96:Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional)
课时97:Problem Formulation
课时98:Content Based Recommendations
课时99:Collaborative Filtering
课时100:Collaborative Filtering Algorithm
课时101:Vectorization- Low Rank Matrix Factorization
课时102:Implementational Detail- Mean Normalization
课时103:Learning With Large Datasets
课时104:Stochastic Gradient Descent
课时105:Mini-Batch Gradient Descent
课时106:Stochastic Gradient Descent Convergence
课时107:Online Learning
课时108:Map Reduce and Data Parallelism
课时109:Problem Description and Pipeline
课时110:Sliding Windows
课时111:Getting Lots of Data and Artificial Data
课时112:Ceiling Analysis- What Part of the Pipeline to Work on Next
课时113:Summary and Thank You
时长:12分32秒
日期:2018/05/02
收藏视频
上传者:老白菜
去评论
课程介绍
相关标签:
机器学习
ML
machine learning
此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括:(i) 监督学习(参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络)。(ii) 非监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习)。(iii) 机器学习的优秀案例(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)课程将拮取案例研究与应用,学习如何将学习算法应用到智能机器人(观感,控制)、文字理解(网页搜索,防垃圾邮件)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。
显示全部 ↓
推荐视频
用户评论
暂时无评论
猜您喜欢
推荐帖子
2015云计算大会收获
从版主那里获得论坛福利,今年的第七届云计算大会的 门票收获颇多,回来展示下会场分论坛展馆参展商展厅IBM的展厅效果最好,这个流动的屏幕最显眼今年的感受就是,云落地多了,比往年实在,比起以前来,大家做的东西都很具体了、有内容了,云离我们越来越近了
hitwz
聊聊、笑笑、闹闹
SDIODMA运行一段时间后死机
else if (DeviceMode == SD_DMA_MODE){SDIO_ITConfig(SDIO_IT_DCRCFAIL | SDIO_IT_DTIMEOUT | SDIO_IT_DATAEND | SDIO_IT_RXOVERR | SDIO_IT_STBITERR, ENABLE);SDIO_DMACmd(ENABLE);DMA_RxConfiguration(readbuff,
svfya
stm32/stm8
PID控制原理及参数整定
详细解释PID控制原理,以温度控制为例说明控制方法及参数调整
dongning
单片机
MSP430单片机定时器TA计数 程序
#include/********************************************************************* 名称:Divider_SetDivFactor* 功能:设置分频系数* 入口参数:Factor:分频系数(2~65535)* 出口参数:无****************************************************
Aguilera
微控制器 MCU
大家帮我看看这个滤波电路是什么原理?
大家帮我看看这个滤波电路是什么原理?输入端有个105电容,没有截图出来。。。。
gxl_007
模拟电子
年终总结 客户是大爷
{:1_138:}一年晃晃悠悠也就过去了,今天玩了会树莓派,开始学用python了,BTW python确实是神器,来年学下python用于科学计算,就可以彻底摆脱matlab了。一年下来最大的感悟就是客户就是上帝,客户就是爷。有个设备需要写入唯一的设备号,然后在发送数据的时候随数据发送出去。等到要出货了,到了最后一步烧入唯一设备号了(设备号编码规则里有地区、用途等),不停追问客户这批订单的地区和
ksniper
聊聊、笑笑、闹闹
推荐内容
热门视频
更多
【虚拟仪器大赛】基于My-RIO的安全流动监测机器人
直播回放: ADI - 开关电源中的噪声产生及如何减小电源噪声
机器人学(斯坦福大学版)
微电子与微光刻技术
全新树莓派4:它是否能替代你的pc
【CC1120评估套件指南】CC1120开发板范围测试
[高精度实验室] 接口 : (4) FPD-Link
使用DRV8312 Eval Kit的无传感器磁场定向控制
手把手教你学STM32电机专题
嵌入式系统 国防科大
开源项目推荐
更多
使用 Analog Devices 的 LTC1655LIN8 的参考设计
NIOS-DEVKIT-2C35N, Nios II Development Kit, Cyclone II Edition 为基于 Altera Cyclone II 器件开发嵌入式系统提供了硬件平台
AD8352-EVALZ,AD8352 2GHz 超低失真差分射频/中频放大器评估板
【RA】单电机电动晾衣架升降控制板
iCoupler 隔离产品的 ESD/闩锁注意事项
WIFIkill缩小版板厚1.2mm
DC826C-B,用于 LTC2951-2 按钮开/关控制器的演示板
SI9181DB,SI9181 评估板,1.8V、2V、2.5V、3V、3.3V、5V DC 到 DC 便携式单路输出电源
LDK130C10R 1V、300 mA 低静态电流、极低噪声 LDO 的典型应用固定版本电路
L78L05C 正压稳压器的典型应用,用于高输出电流短路保护
热门文章
更多
STM8学习笔记---ADC多通道采样遇到问题及解决方法
示波器分析485波形图
我们在选购线束测试仪时,一般要注意哪些事项
索尼Xperia手机要使用魅族Flyme:官方澄清
万用表运用和保护的留心事项
小米11 Ultra拍摄!雷军力荐壁纸:画面栩栩如生
乐鑫的WiFi与蓝牙连接模块为什么广受开发者欢迎?
新技术“转导”不同量子信息模式
具有函数信号发生器和计数器的功能仪器的设计与实现
电路图
数字地or模拟地的区别,你真的了解吗?
TC35I 与微控制器的电路连接图
防盗报警电路
采用单电源的压力测量及A-D变换电路
由OP放大器LM6361-5组成的视频放大器
自动门铃制作电路
LA4480功率放大器电路图
电子鸟电路
实现点动的几种控制线路_3
简易水平仪
绝缘栅场效应晶体管长延时电路
降压型直流,直流变换器电路图
LT1074的基本使用方法电路图
LT1074的基本使用方法电路图
简易电焊机空截自停装置
锐截至有源低通滤波器电路图
防爆光电控制器电路
漏电监测电路
巧用LM386作音乐彩灯控制器电路图
TTL伺服器控制电路图
利用PC的RS232口控制LED灯
555方波和锯齿波产生器电路
555扫频式超声驱鼠器电路(二)
负载电流可达5A的恒压源
可调高压稳压电源之二
高频链逆变电源的设计
发条定时器普通双桶洗衣机电路
光藕代替音频变压器电路图
可能感兴趣器件
1110R10M00000AA
MC9S12XS256J1VR
SN74F30DE4
2431-80-20
CHP11001R96FLF
ATS-11H-93-C1-R0
1N416FM
MTMM-120-06-G-S-175
MWDM1L-21GS-6E1-18S
TMM-103-06-LM-S-SM-01-P-TR
BK/GMC-1.6-R
790-044SD-7P2ZNUENB
54112-111-58-1100
1210CA360KAX9A
2220A0250393KFR
PCN10033-271-JB
TP21SH9AVQE22
GMDRL1L-9S6J1-18M1
SSW-123-04-L-P
YC164-FR-1324K3
CHP2512K3051DFPF
EXA24HTKD
FP20216151292DCBCW
ELH277M500AT4
501-01270.25%157C
CTS13EGB2.720100
SPD14A2212CSLF
T493D157M004CH621C7610
RCML08W66R5FTL
2225Y3K00270KQR
电子工程世界版权所有
京B2-20211791
京ICP备10001474号-1
电信业务审批[2006]字第258号函
京公网安备 11010802033920号
Copyright © 2005-2023 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
用户评论