吴恩达机器学习课程课后习题资料和代码资料
机器学习吴恩达实验代码,已完成只需要提交即可
在计算机中为了保存一张图片,需要保存三个矩阵,它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道,如果你的图片大小为64x64像素,那么你就有三个规模为64x64的矩阵,分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。...
标签: 机器学习 数据集
吴恩达机器学习所有数据集
吴恩达详细解释了这四种设计模式。但是实际上效果可能比想象的要好。他说道,通往人工通用智能的道路。很多人可能都听过他的公开课程。这种多智能体的合作听起来可能。这种方式的强大之处在于它能够。还谈到了自己...
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体...
今天为大家带来由吴恩达教授与 OpenAI 共同推出的 LLM(Large Language Model)大模型通关课程手册,。该手册凝聚了专家们的心血,内容丰富,共计 373 页的PDF,从基础知识到高级应用,一一为你剖析。不论你是刚接触...
机器学习吴恩达老师课堂笔记(一) 最近正在看吴恩达老师的机器学习课程,因此做了一系列课程笔记,个人能力有限可能写得不是很清楚,若有意见也望各位看官多多指出。 1. 引入 机器学习的定义: Field of study that...
2022_吴恩达机器学习课程(原始讲义)高清完整版PPTpdf 包含对应课程所有PPT 仅供大家学习使用,请勿用作商业目的
吴恩达机器学习2022配套课件以及代码
假设我们不知道电影的特征向量 x,而Alice给第一部电影评分为5,Bob给第二部电影评分为5,可得 w1*x1约为5,w2*x1约为5,找到一个合适的向量 x 满足方程组即可。以电影评分系统为例,令 r(i, j) 来表示用户 j 已经对...
过拟合(Overfitting)这种问题,通常会出现在过量变量但数据过少的情况,J(θ)的值会接近于0,但却无法去预测新样本。想要解决过拟合问题有下面两种方法:减少变量的数量正则化(Regularization)
如下图所示,吴恩达的团队发现:GPT-3.5(零样本)的正确率为 48.1%,GPT-4(零样本)的表现更好,为 67.0%。最近在社交媒体上引起了广泛关注。吴恩达的团队一直密切关注 AI 编写代码的发展,并分析了多个研究团队的...
本文链接 开始 推动深度学习(神经网路)近期发展的主要因素: a) 数据可用性(data availability),如今广泛数字化行为产生海量数据可供训练。 b) 计算规模(computational scale),如今有能力训练出足够大的神经...
吴恩达机器学习课程讲义
学完上述内容,你应该静下心好好想想,如果我要获得我现在数据十倍的数据量,我需要花费多少时间,有时候你自己思考一会或者和你的小组成员讨论一会后都会发现,其实所花费的时间并不多,可能就几天时间,但是这样做...
过拟合(Overfitting)这种问题,通常会出现在过量变量但数据过少的情况,J(θ)的值会接近于0,但却无法去预测新样本。想要解决过拟合问题有下面两种方法:减少变量的数量正则化(Regularization)
标签: 机器学习
吴恩达机器学习ppt和作业
一共8个课时的数据
并且PCA不是线性回归,虽然与线性回归比较相似。上图左侧代表的是线性回归图像,而右侧则是PCA,可以发现线性回归问题中是找到样本竖直方向与直线的距离的最小误差,而PCA中则是样本与直线的垂直距离。...
为了实现正则化的效果,我们可以在成本函数中添加正则化项来约束权重参数w。λ 是正则化项的关键参数,合适的 λ 可以帮助我们找到最佳的w参数,这样得到的模型既能很好地拟合数据,也能有效减少过拟合的风险。
1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合...
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例子还是和上节课的一样,现在我们引出两个特征分别代表爱情和动作的程度,然后再加入一个截止特征,将他们组合成一个x(i)向量代表每一部电影的特征量,而每个用户都会对应一个θ,这如何得到我们后面会讲,总之如果...
由图中可以看到,当d很小的时候,会处于欠拟合状态,所以训练和验证误差会非常的大,当d很大的时候,训练误差会非常的小因为处于过拟合状态,所以这时候验证误差会变得很大。在训练模型的时候,你可能会遇到两种问题...
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吴恩达机器学习作业数据集
Coursera上吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程PPT,人工智能深度学习入门必备。
吴恩达机器学习全套PPT课件以及批注
吴恩达机器学习全部课件及编程练习题ex1-ex8