吴恩达机器学习系列课程的学习笔记,是作者对课程内容的总结和归纳。笔记分为理论知识和实践代码两部分,详细介绍了机器学习的主要概念、算法和应用场景,并提供了代码实现和案例解析。读者可以通过阅读本文更好地掌
本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括:(i)监督式学习(参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。(ii)无监督学习(集群、降维、推荐系统和深度学习)。(iii)机器
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机器学习-吴恩达-pdf-文字版-txt-深度学习
详细的记录了吴恩达深度学习的课程内容,包括第一讲到第四讲大部分的内容。
Wu Enda Machine Learning Notes + Deep Learning Notes Print Version
本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括:(i)监督式学习(参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。(ii)无监督学习(集群、降维、推荐系统和深度学习)。(iii)机器
本作业内包括作业标准答案以及我自己做的两个版本,可以直接在jupyter笔记本中运行。该作业为吴恩达的深度学习系列视频第二课改善神经网络:超参数调试,正则化以及优化课后作业,包括第一周+第二周+第三周
本作业内包括作业标准答案以及我自己做的两个版本,可以直接在jupyter笔记本中运行。该作业为吴恩达的深度学习系列视频第一课神经网络和深度学习课后作业,包括第二周+第三周+第四周的课后作业,第一周无课
吴恩达 深度学习课后作业 深度学习系列课后作业系列9,week9课后作业原题 看完视频还是得多多练习。
