吳恩達實驗(神經網絡和深度學習)第一課第三周,代碼和數據集,親測可運行
代碼和數據集已上傳到文件中
應該可以直接下載吧(第一次上傳文件,感覺是),解壓後把文件夾拷貝到jupyter工作空間即可
註:我對下載的代碼的格式稍作了修改,原來定義函數與調用函數在兩個單元格裏,我直接運行他總給我報錯找不到函數,我挪到一塊就沒事了,如果不喜歡的話,也可以查看week3_原文件
jupyter相關問題:
jupyter是anaconda自帶的,更換jupyter工作空間
還有我之前遇到的問題和解決方法,解決jupyter無自己虛擬環境
吳恩達實驗(神經網絡和深度學習)第一課第三周,代碼和數據集,親測可運行
相關推薦
吳恩達實驗(神經網絡和深度學習)第一課第三周,代碼和數據集,親測可運行
HR tps size nac www cond -c 自己 c-c 代碼和數據集已上傳到文件中 應該可以直接下載吧(第一次上傳文件,感覺是),解壓後把文件夾拷貝到jupyter工作空間即可 註:我對下載的代碼的格式稍作了修改,原來定義函數與調用函數在兩個單元格裏,我直
Deeplearning.ai吳恩達筆記之神經網路和深度學習1
Introduction to Deep Learning What is a neural neural network? 當對於房價進行預測時,因為我們知道房子價格是不可能會有負數的,因此我們讓面積小於某個值時,價格始終為零。 其實對於以上這麼一個預測的模型就可以看
Deeplearning.ai吳恩達筆記之神經網路和深度學習3
Shallow Neural Network Neural Networks Overview 同樣,反向傳播過程也分成兩層。第一層是輸出層到隱藏層,第二層是隱藏層到輸入層。其細節部分我們之後再來討論。 Neural Network Representation
吳恩達DeepLearning.ai(神經網路和深度學習) 第二週程式設計作業
轉載於:http://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78057033吳恩達Coursera課程 DeepLearning.ai 程式設計作業系列,本文為《神經網路與深度學習》部分的第二週“神經網路基礎”的課程作業(做了無用部分的刪減)。Part 1:Pyth
【神經網絡和深度學習】筆記 - 第二章 反向傳播算法
討論 固定 特征 array sed 並不會 思想 隨機梯度 相關 上一章中我們遺留了一個問題,就是在神經網絡的學習過程中,在更新參數的時候,如何去計算損失函數關於參數的梯度。這一章,我們將會學到一種快速的計算梯度的算法:反向傳播算法。 這一章相較於後面的章節涉及到的數學
第一節:神經網絡和深度學習
進化 alt 自然 這就是 eve 人類 網絡應用 快照 函數 修正現行單元單神經元網絡在監督學習當中,你輸入一個x,習得一個函數,映射到輸出y 例如房屋價格預測例子當中,輸入房屋的一些特征,就能輸出或者是預測價格y,在現今,深度學習神經網絡效果拔群,最主要的就是在線廣告,
神經網絡和深度學習 - 一些公式
筆記 log 網絡 .cn ges div title images 學習 來自為知筆記(Wiz)神經網絡和深度學習 - 一些公式
deeplearning.ai 神經網絡和深度學習 week4 聽課筆記
循環 檢測器 最簡 網絡檢測 ear 映射 句子 nbsp 等等 1. 計算深度神經網絡的時候,盡量向量化數據,不要用for循環。唯一用for循環的地方是依次在每一層做計算。 2. 最常用的檢查代碼是否有錯的方法是檢查算法中矩陣的維度。 正向傳播:
神經網絡和深度學習 筆記
ack 參數 一個 bsp 感知機 信號 叠代 前饋型神經網絡 pro 人工神經網絡(ann) 模擬的是 生物神經網絡(bnn) ann 一般也叫 前饋型神經網絡 : 各神經元只接受前一級輸入,並輸出到下一級,無反饋 應該也有反饋型神經網絡?? ann一般使用b
吳恩達第一課第三周隨筆
imu tro 廣播 最終 表示 調用 大小 有關 使用 2.1 雙層神經網絡 圖 1 圖 2 圖1是一個雙層網絡模型,實際上有三層,但是通常把輸入層給忽略掉 稱為輸入層 註意層了,圖1層有4個節點,圖2只要1個, 所以圖1 應該是一個(4,3)的矩陣,圖2的是
數據分析、數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習和人工智能概念區別(入門級別)
新的 簡單 什麽 nbsp 駕駛 exce 小白 數學 未來 數據分析, 就是對數據進行分析, 得出一些結論性的內容, 用於決策。 分析什麽哪? 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因, 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單, 最簡單的數據分析
吳恩達Coursera(DeepLearning.ai)筆記和作業彙總帖
title: 吳恩達Coursera(DeepLearning.ai)筆記和作業彙總帖 date: 2018-10-18 20:01:05 id: dl-ai-summary tags: dl.ai categories: 彙總帖 歷時一個多月終於
AI-005: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記15-20
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 本文中的白色背景視訊截圖來自Andrew Ng的視訊腳程, 思維導圖為原創總結。 多變數的線性迴歸: 15. Linear Regression with multiple variables
AI-004: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記1-14
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 本文中的白色背景視訊截圖來自Andrew Ng的視訊腳程, 思維導圖為原創總結。 ML基礎介紹,單變數的線性迴歸: Introduce ML: grew out of work in A
AI-009: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記38-47
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 38. Neural Networks - Representation - Non-linear hypotheses Why neural networks? Simple linear
AI-008: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記34-37
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 正則化來解決過擬合問題: 34. Regularization - the problem of overfitting What’s overfitting? 過擬合就是我們的假設函式與樣本
AI-007: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記27-33
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 分類問題思維導圖: 27. Logistic Regression - Classification Example: It is not good to use linear regr
AI-014: 吳恩達教授(Andrew Ng)的機器學習課程學習筆記49
本文是學習Andrew Ng的機器學習系列教程的學習筆記。教學視訊地址: 49. Machine learning system design: prioritizing what to work on: spam classification example 以建立
機器學習---吳恩達---Week1(機器學習概述與單變量線性回歸方程分析)
行數 操作 相加 vision 強化學習 machine 其余 tro ram 機器學習概述 Machine Learning: Grew out of work in AI & New capability for computers Examples:
[神經網絡與深度學習(一)]使用神經網絡識別手寫數字
線性 部分 logs 結構 這一 可用 調整 重復 http 1.1 感知器 感知器的輸出為: wj為權重,表示相應輸入對輸出的重要性; threshold為閾值,決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示: 其中b=-threshold,稱為感知器的偏置