|
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
|
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
/
机器学习基础：案例研究（华盛顿大学）
/
searching-for-images-a-case-study-in-deep-learning
本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看：
searching-for-images-a-case-study-in-deep-learning
登录
播放列表
课程目录
课程笔记
课时1：welcome-to-this-course-and-specialization
课时2：who-we-are
课时3：machine-learning-is-changing-the-world
课时4：why-a-case-study-approach
课时5：specialization-overview
课时6：how-we-got-into-ml
课时7：who-is-this-specialization-for
课时8：what-you-ll-be-able-to-do
课时9：the-capstone-and-an-example-intelligent-application
课时10：the-future-of-intelligent-applications
课时11：starting-an-ipython-notebook
课时12：creating-variables-in-python
课时13：conditional-statements-and-loops-in-python
课时14：creating-functions-and-lambdas-in-python
课时15：starting-graphlab-create-loading-an-sframe
课时16：canvas-for-data-visualization
课时17：interacting-with-columns-of-an-sframe
课时18：using-apply-for-data-transformation
课时19：predicting-house-prices-a-case-study-in-regression
课时20：what-is-the-goal-and-how-might-you-naively-address-it
课时21：linear-regression-a-model-based-approach
课时22：adding-higher-order-effects
课时23：evaluating-overfitting-via-training-test-split
课时24：training-test-curves
课时25：adding-other-features
课时26：other-regression-examples
课时27：regression-ml-block-diagram
课时28：loading-exploring-house-sale-data
课时29：splitting-the-data-into-training-and-test-sets
课时30：learning-a-simple-regression-model-to-predict-house-prices-from-house-size
课时31：evaluating-error-rmse-of-the-simple-model
课时32：visualizing-predictions-of-simple-model-with-matplotlib
课时33：inspecting-the-model-coefficients-learned
课时34：exploring-other-features-of-the-data
课时35：learning-a-model-to-predict-house-prices-from-more-features
课时36：applying-learned-models-to-predict-price-of-an-average-house
课时37：applying-learned-models-to-predict-price-of-two-fancy-houses
课时38：analyzing-the-sentiment-of-reviews-a-case-study-in-classification
课时39：what-is-an-intelligent-restaurant-review-system
课时40：examples-of-classification-tasks
课时41：linear-classifiers
课时42：decision-boundaries
课时43：training-and-evaluating-a-classifier
课时44：whats-a-good-accuracy
课时45：false-positives-false-negatives-and-confusion-matrices
课时46：learning-curves
课时47：class-probabilities
课时48：classification-ml-block-diagram
课时49：loading-exploring-product-review-data
课时50：creating-the-word-count-vector
课时51：exploring-the-most-popular-product
课时52：defining-which-reviews-have-positive-or-negative-sentiment
课时53：training-a-sentiment-classifier
课时54：evaluating-a-classifier-the-roc-curve
课时55：applying-model-to-find-most-positive-negative-reviews-for-a-product
课时56：exploring-the-most-positive-negative-aspects-of-a-product
课时57：document-retrieval-a-case-study-in-clustering-and-measuring-similarity
课时58：what-is-the-document-retrieval-task
课时59：word-count-representation-for-measuring-similarity
课时60：prioritizing-important-words-with-tf-idf
课时61：calculating-tf-idf-vectors
课时62：retrieving-similar-documents-using-nearest-neighbor-search
课时63：clustering-documents-task-overview
课时64：clustering-documents-an-unsupervised-learning-task
课时65：k-means-a-clustering-algorithm
课时66：other-examples-of-clustering
课时67：clustering-and-similarity-ml-block-diagram
课时68：loading-exploring-wikipedia-data
课时69：exploring-word-counts
课时70：computing-exploring-tf-idfs
课时71：computing-distances-between-wikipedia-articles
课时72：building-exploring-a-nearest-neighbors-model-for-wikipedia-articles
课时73：examples-of-document-retrieval-in-action
课时74：recommender-systems-overview
课时75：where-we-see-recommender-systems-in-action
课时76：building-a-recommender-system-via-classification
课时77：collaborative-filtering-people-who-bought-this-also-bought
课时78：effect-of-popular-items
课时79：normalizing-co-occurrence-matrices-and-leveraging-purchase-histories
课时80：the-matrix-completion-task
课时81：recommendations-from-known-user-item-features
课时82：predictions-in-matrix-form
课时83：discovering-hidden-structure-by-matrix-factorization
课时84：bringing-it-all-together-featurized-matrix-factorization
课时85：a-performance-metric-for-recommender-systems
课时86：optimal-recommenders
课时87：precision-recall-curves
课时88：recommender-systems-ml-block-diagram
课时89：loading-and-exploring-song-data
课时90：creating-evaluating-a-popularity-based-song-recommender
课时91：creating-evaluating-a-personalized-song-recommender
课时92：searching-for-images-a-case-study-in-deep-learning
课时93：what-is-a-visual-product-recommender
课时94：using-precision-recall-to-compare-recommender-models
课时95：application-of-deep-learning-to-computer-vision
课时96：deep-learning-performance
课时97：demo-of-deep-learning-model-on-imagenet-data
课时98：other-examples-of-deep-learning-in-computer-vision
课时99：challenges-of-deep-learning
课时100：deep-features
课时101：deep-learning-ml-block-diagram
课时102：loading-image-data
课时103：training-evaluating-a-classifier-using-raw-image-pixels
课时104：training-evaluating-a-classifier-using-deep-features
课时105：loading-image-data
课时106：creating-a-nearest-neighbors-model-for-image-retrieval
课时107：querying-the-nearest-neighbors-model-to-retrieve-images
课时108：querying-for-the-most-similar-images-for-car-image
课时109：displaying-other-example-image-retrievals-with-a-python-lambda
课时110：you-ve-made-it
课时111：deploying-an-ml-service
课时112：what-happens-after-deployment
课时113：open-challenges-in-ml
课时114：where-is-ml-going
课时115：whats-ahead-in-the-specialization
课时116：thank-you
时长：23秒
日期：2019/09/29
收藏视频
上传者：抛砖引玉
去评论
课程介绍
相关标签：
机器学习
ML
在本课程中，您将从一系列实用的案例研究中获得有关机器学习的动手经验。 在第一门课程的最后，您将研究如何基于房屋特征预测房价，从用户评论中分析情绪，检索感兴趣的文档，推荐产品以及搜索图像。 通过使用这些用例的动手实践，您将能够在广泛的领域中应用机器学习方法。
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
空载，短路，过载，空载的保护的电路如何设计？
空载，短路，过载，空载的保护的电路如何设计？我接的是220v的市电，用来驱动30个1w的led路灯。
linkin19
模拟电子
LPC54100 摄像头小车雏形
设计的是摄像头的智能小车，摄像头得有吧，网上淘了个摄像头。很快摄像头程序写好了，通过labview分析一下。我去，傻了眼，这摄像头怎么只能大概看到灯管之类的强光源啊，我的摄像头是不是被我搞坏了。嗯，应该不是，应该是我程序的问题吧。好好找，慢慢找，细心找。反复验证，程序OK啊！求助客服吧，客服说我的电源是多少伏，我说3.3V。客服说你这个电压太低，要5V才可以。我说你的手册上不是说3.3/5V都可以
supermiao123
NXP MCU
设计winCE的应用程序界面的大小问题
用VS2005开发wince对话框程序，目标平台就拿一个PDA来说吧，因为PDA的屏幕有限，不像PC那样可以用鼠标直观的对对话框的大小进行拖拽操作，这样就造成了问题：如何设计对话框使之符合PDA的屏幕大小？难道得一点点调试？补充下：因为暂时没有实际的平台，只是用了微软的windows mobile 的SDK来模拟的，模拟器上不能调整对话框程序界面的大小，那实际的情况是不是可以调节呢？这一点不确定，
happyluren
WindowsCE
2806的SPI问题
请教点ＳＰＩ的问题：ＳＰＩ有四根线，我准备用来做音频信号的处理。模拟信号经过ＣＯＤＥＣ（TLV320ais23），和ＤＳＰ通过ＳＰＩ连接，但是我看了ＣＯＤＥＣ的管脚，ＳＣＬＫ，ＭＣＬＫ，以及CS怎么和ＤＳＰ连接呢？我是新人，谢谢各位。
19850719
微控制器 MCU
电路板疑难问题查找技巧
[i=s] 本帖最后由 qwqwqw2088 于 2018-11-13 08:40 编辑 [/i][size=4]一、工控电路板电容损坏的故障特点及维修[/size][size=4]电容损坏引发的故障在电子设备中是最高的，其中尤其以电解电容的损坏最为常见。[/size][size=4]电容损坏表现为：1.容量变小；2.完全失去容量；3.漏电；4.短路。[/size][size=4][/size][
qwqwqw2088
模拟与混合信号
一个抗干扰强的硅晶体
可代替有源晶振（代发）
guochenfang
stm32/stm8
推荐内容
热门视频
更多
消费电子应用中不容忽视的比较器方案
MPLAB® X IDE 入门（下）
什么是动态多协议管理器 (DMM)
用树莓派和Python开发机器人教程
玩转 Arduino ——数据通信：网络通信
直播回放: 清洁水源的守护 - ADI 水质监测方案
8051单片机俄罗斯方块实验
Intersil的Summer of Love限量版五瓣花
LabVIEW 网络讲堂 第二季
SpaceX“重型猎鹰”运载火箭全新概念片
开源项目推荐
更多
LTC2161 演示板，16 位 40Msps ADC，LVDS 输出，5-140MHz
LTC3631EMS8E 高效 15V、20mA 稳压器的典型应用电路
DER-754 - 29W高功率因数隔离反激式LED驱动器，基于LYTSwitch-6，具有3合1、DALI调光和CCT切换功能
LT6657BHMS8-2.5 低噪声精密 20 位模数转换器应用的典型应用电路
工程人员安全黑匣子
AM30EW-4815DZ ¦15V 单路输出 DC/DC 转换器的典型应用
使用 NXP Semiconductors 的 TJA1040 的参考设计
LT8410高压电源典型应用电路无需变压器
L7809A 功率 AM 调制器的典型应用（单位电压增益，IO = 0.5）
DPAD-数字键盘-蓝牙双模-CH582M
热门文章
更多
Vishay推出高温下连续工作的7575封装尺寸汽车级IHLP®电感器
realme真我 GT2 Pro大师版背面照：矩阵式三摄+深泽直人签
Nestwave联合Samea开发低功耗超薄型GPS跟踪器
示波器的存储深度设置多大好
为什么说线控技术是无人驾驶实现的前提？
在使用矢量网络分析仪时要注意的细节
80C51单片机的功能结构与引脚性能
可能感兴趣器件
MS3459L16-10SW-LC
ERA-6AEB8062V
CPS19-NO00A10-SNCCWTWF-AI0CEVAR-W1048-S
10106126-4004001LF
HCS100-49TGRTV
LWA7.5-48-5
MS27505E-13F-8SC
LP3-11B152A
CY7C152V18
MD15M3R5LT0
RFCA8828SR
51742-30500800CC
MRCN102N151G331KTB
MXSMBJ4751ATR
E1UKB18-FREQ1-I2
E3UG-T-S-FREQ1-I2
LTC1569CS8-7#PBF
PTN0402E1641BST
RA45WKIT
ECS-200-20-4X-3IL-ATM
1808N6R2C500PX080TM
P0805E2613FGPE
RNR65K2403DPRSL
3-41419-N0-2
M55342E06B294ART5
C0402X7R100-683MPBR
RNN70E3121BPM774
201P54N473JN4C
M55342M12B2Z08SSV2
RMA28HRAS
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
模拟电子
京公网安备 11010802033920号
Copyright © 2005-2023 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
用户评论