吴恩达课后作业学习2-week3-tensorflow learning-1-基本概念
参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 到目前为止,我们一直在使用numpy来自己编写神经网络。现在我们将一步步的使用深度学习的框架来很容易的构建属于自己的神经网络。...
吴恩达深度学习course1-week4作业:Building your Deep Neural Network:Step by Step
学习吴恩达的coursera深度学习课程第一门课:神经网络与深度学习, 第四周作业, 一步一步的搭建自己的深度神经网络,记录下作业答案, 以供以后参考 Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your week 4...
Building your Deep Neural Network: Step by Step 吴恩达老师第一课第四周作业
Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your week 4 assignment (part 1 of 2)! You have previously trained a 2-layer Ne...
读吴恩达算-EM算法笔记
最近感觉对EM算法有一点遗忘,在表述的时候,还是有一点说不清,于是重新去看了这篇<CS229 Lecture notes>笔记. 于是有了这篇小札.关于Jensen's inequality不等式:Corollary(推论):如果函数f(x)为凸函数,那么在 f(x) 上任意两点X1,X...
吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布(Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution)
一、问题动机异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题。给定数据集
吴恩达第一课logistic Regress编程练习(学习笔记)
目标:利用logisitic Regression来预测图片是否有猫咪,即简单的二分类问题。 过程:初始化(向量输入,归一化),前向和反向传播,梯度下降,优化,预测,输出与可视化 初始化:1.明确输入集数量;测试集数量dim; 2.输入向量化n*n*nc; A trick when yo...
吴恩达机器学习课程笔记(四)Logistic Regression
*个人学习笔记 一、写在前面的话 注意到Logistic Regression 和 Linear Regression从名字上非常类似(事实上不仅是名字),但是本质是不同的,必须进行区分,了解到他们的不同之处,具体的不同最后我会给出的。 二、线性回归模型解决分类问题(糟糕!) 首先我们尝试使用一个线...
吴恩达《深度学习工程师》之《改善深层神经网络》第一讲--深度学习的实用层面
数据集 深度学习是基于经验的,即使是经验丰富的专家也很难再项目开始的时候就能够确定最优参数,比如神经网络的层数,每层的单元数,每层的激活函数,学习速率等,一般是先选择一个简单的模型,通过不断的迭代来修改各参数,直到最优解。 法则一:一般在项目中会把数据集分成三份: 训练集(training set...
吴恩达机器学习之Logistic回归笔记
logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 事实上它就是一个分类算法,老吴课件是这样写的,Classification,其中以疾病诊断为例,分析tumor是malignant or benign。 分别对应...
吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)
针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)的更多相关文章逻辑回归模型(Logistic Regression)及Python实现逻辑回...
吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记
第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets)创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层;每层含有多少个隐藏单元;学习速...
coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 :第一周课后习题 Neural Network Basics
我们的一生中,都在不断遇到问题,每解决一个问题,我们又强大了一点。 ...
吴恩达神经网络 - 第一课学习笔记
0.前言 什么是神经网络? 神经网络是上个世纪出现的产物,其思想就是模拟人体神经网络的方式来实现机器的自主学习。他在许多领域都会有使用,例如:语音识别、图像识别、语言翻译等。 神经网络的思想如下图所示: 假设 \(x_1\)表示房价;\(x_2\)表示房子大小;\(x_3\)买房者所拥有的资金;\(...
吴恩达深度学习课程第一课第二周课程作业
学过吴恩达的Machine Learning课程,现在跟着学深度学习,本来是想付费的,奈何搞半天付款没有成功,没办法只能下载数据集自己搞了。由于门外汉,安装工具软件加上完成作业花了一天时间,其实第二周的作业和机器学习课程基本是一样的,没有什么太大难度,都是初级入门,但是课程视频还是讲了一些之前没...
吴恩达深度学习第1课第4周
学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分.遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记.有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊.难道又是我智商的问题嘛╮(╯_╰)╭.推导MLP, 我用了一天.最后完成了,我就放心了,可以...
【学习日记】吴恩达深度学习工程师微专业第一课:神经网络和深度学习
以下内容是我听吴恩达深度学习微专业第一课做的学习笔记,主要是按自己的理解回答一些问题,并非全部出自课程内容。 1. 什么是神经网络? 神经网络是诸多机器学习方法中的一种,受人类大脑工作方式的启发而发明的。人类大脑的一个神经元通过多个树突来接收来自不同神经元的信号,接着细胞核处理信号,然后通过同一个轴...
吴恩达第一课logistic Regress编程练习(学习笔记)
目标:利用logisitic Regression来预测图片是否有猫咪,即简单的二分类问题。 过程:初始化(向量输入,归一化),前向和反向传播,梯度下降,优化,预测,输出与可视化 初始化:1.明确输入集数量;测试集数量dim; 2.输入向量化n*n*nc; A trick when yo...
吴恩达深度学习第一课第三周课后作业
第三周作业,对于作业环境安装不知道的可以看一下上一篇文章: http://blog.csdn.net/liuzhongkai123/article/details/78766351 这一周把文档也考过来了。 Planar data classification with one hidden...
吴恩达机器学习总结:第五课 神经网络-表示(大纲摘要及课后作业)
为了更好的学习,充分复习自己学习的知识,总结课内重要知识点,每次完成作业后 都会更博。 英文非官方笔记 总结 1.模型展示-1 (1)神经元 (2)人工神经网络 a.在人工神经网络中,神经元是一个逻辑单元(通过输入线输入、逻辑单元进行...
吴恩达deeplearning.ai课程《神经网络和深度学习》____学习笔记(第二周 1~6)
____tz_zs学习笔记 第二周 神经网络基础 2.1 二分分类 在二元分类问题中,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量 x 作为输入,预测输出的结果标签 y 是 1 还是 0,也就是预测图片中是否有猫。 · 2.2 logistic 回归 给定图像的特征向量x,算法将评估图片中存在猫...