吴恩达专题
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）1.9-1.10
目录 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）第一周 卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）1.9 池化层（Pooling layers）1.10 卷 积 神 经 网 络 示 例 （ Convolutional neural network example） 第四门课
吴恩达机器学习笔记 四十五 基于内容的过滤的tensorFlow实现
一个user网络，一个item网络 ，使用顺序模型，激活函数选择relu，最后的输出大小都是32。 input_user提取特征，然后把这些特征送给上面的user_NN这个网络得到用户向量vu，再对vu进行标准化（用l2范式），使其长度为1。同样地，得到vm。 output那一行计算vu和vm的乘积，给出预测结果。损失函数使用均方差。
对话人工智能专家-吴恩达等人 重要总结
问题一 现在深度学习如此火热，深度学习的技术现状，未来发展是否会成为通用技术基础？ 徐伟:深度学习会是人工智能的一个重要部分，而且被广泛使用。吴恩达:我相信深度学习在未来几年会创造更大的价值，而且这方面很缺人才。目前的人工智能仍然距离 人的智能 很远，而且还不清楚如何达到人的水平。我认为 我们要清楚 需要 用深度学习 做什么，什么不应该做，这是很重要的。 问题二 在比较充分的数据和运算能
吴恩达《深度学习》第五课第三周
序列模型与注意力机制 3.1基础模型 1.seq2seq模型 在法译英句子中，输入的法语有5个元素，输出有6个元素。 首先我们需要构建一个编码网络，这是一个典型的RNN的结构（可以是GRU或LSTM） 每次只向网络输入一个法语单词，在接收完序列后，RNN会输出一个向量来代表输入序列X<1>到X<5>。 然后构建解码网络，以编码网络的输出作为输入，每次输出一个翻译后的单词同时作为
吴恩达机器学习课后作业-07kmeans and pca
k-均值与PCA k-均值图片颜色聚类 PCA（主成分分析）对x去均值化图像降维 k-均值 K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n个组，其方法为: 首先选择K个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）； 对于数据集中的每一个数据，按照距离K个中心点的距离，将其与距
吴恩达辞任Landing AI CEO，专注AI投资？数学家斯蒂芬预言哲学家引领AI未来｜AI日报
文章推荐 与人类产生情感共鸣？数字华夏推出“夏澜”人形机器人；微软Azure AI语音服务推出虚拟人形象｜AI日报 码上报名丨大模型论坛，热议技术创造力与应用想象力 今日热点 国内首家人工智能标准化研究机构，北京人工智能标准化研究院揭牌成立 在8月25日的2024世界机器人大会人工智能赋能未来产业与组织发展论坛上，国内首家人工智能标准化研究机构 —— 北京人工智能标准化研究院揭牌成立，
吴恩达谈AI未来：Agentic Workflow、推理成本下降与开源的优势
近年来，人工智能（AI）领域的发展势如破竹，然而随着技术的普及，市场也开始出现对AI泡沫的质疑声。2024年8月，AI领域的权威专家吴恩达（Andrew Ng）在与ARK Invest的对谈中，分享了他对AI产业发展的乐观看法，并重点讨论了Agentic Workflow的未来、训练与推理成本的下降，以及开源模型的优势。本文将详细解析吴恩达的访谈内容，展望AI领域未来的发展趋势。 一、AI发展未
吴恩达机器学习课后作业-06支持向量机（SVM）
SVM 线性可分SVM题目绘制决策边界改变C,观察决策边界代码 线性不可分SVM核函数代码 寻找最优C、gamma垃圾邮件过滤 线性可分SVM 题目 数据分布 绘制决策边界 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.io as siofrom scipy.optimize i
吴恩达机器学习课后作业-05偏差与方差
偏差与方差 题目欠拟合改进欠拟合影响偏差和方差因素训练集拟合情况训练集和测试集代价函数选择最优lamda 整体代码 训练集:训练模型 ·验证集︰模型选择，模型的最终优化 ·测试集:利用训练好的模型测试其泛化能力 #训练集x_train,y_train = data['X'],data[ 'y']#验证集x_val,y_val = data['Xval'],dat
吴恩达机器学习课后作业-04神经网络
神经网络 对y进行独立热编码处理（one-hot处理）序列化权重参数前向传播代价函数反向传播神经网络优化可视化隐藏层 对y进行独立热编码处理（one-hot处理） def one_hot_encoder(raw_y):result=[]for i in raw_y:#1-10y_temp=np.zeros(10)#1行10列0向量y_temp[i-1]=1result.a
吴恩达机器学习课后题-02逻辑回归
逻辑回归 逻辑回归基本知识点：分类Cost function(代价函数)梯度下降 题目线性可分散点图决策边界 线性不可分题目特征映射代价函数（损失函数）梯度下降结果 逻辑回归基本知识点：分类 Cost function(代价函数) 梯度下降 题目 线性可分 散点图 #线性可分import numpy as npimport pandas
吴恩达教授《AI for everyone》课程第一周——机器学习
视频地址：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/lecture/5TPFo/machine-learning 英文字幕： The rise of AI has been largely driven by one tool in AI called machine learning. In this video, you'll learn
吴恩达教授《AI for everyone》课程第一周——介绍
视频地址：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/lecture/SRwLN/week-1-introduction 英文字幕： Welcome to AI for everyone. AI is changing the way we work and live and this nontechnical course will teac
吴恩达机器学习 第三课 week2 推荐算法（上）
目录 01 学习目标 02 推荐算法 2.1 定义 2.2 应用 2.3 算法 03 协同过滤推荐算法 04 电影推荐系统 4.1 问题描述 4.2 算法实现 05 总结 01 学习目标 （1）了解推荐算法 （2）掌握协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommender Algorithm）原理
吴恩达机器学习笔记（week1——week5）
Week1 转自该大神~~~~~ http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/week1.html 一、 引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么？ 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 1图像ORC 1问题描述2 滑动窗sliding windows3获取大量的图片4分析 2复习 quiz 1图像ORC 1.1问题描述 在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要有以下三个
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第10周笔记-使用大数据训练
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第10周笔记-使用大数据训练 coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第10周笔记-使用大数据训练 大数据下的梯度下降 1 大数据2 随机梯度下降3 mini-batch梯度下降4 随机梯度下降的收敛性 大数据的高级技巧 1在线学习2 mapreduce 3quiz 1 大数据下的梯度下降 在接下来的几个视频里 ，我们会讲大
吴恩达机器学习 第三课 week1 无监督机器学习（下）
目录 01 学习目标 02 异常检测算法 2.1 异常检测算法的概念 2.2 基于高斯模型的异常检测 03 利用异常检测算法检测网络服务器的故障 3.1 问题描述 3.2 算法实现 3.3 问题升级 04 总结 01 学习目标 （1）理解异常检测算法（Anomaly Detection Algorithm）的原理 （2）利用异常检测算法检测网络服务器的
吴恩达机器学习 第三课 week1 无监督学习算法（上）
目录 01 学习目标 02 无监督学习 03 K-means聚类算法 3.1 K-means聚类算法原理 3.2 k-means算法实现 3.3 利用k-means算法压缩图片 04 总结 01 学习目标 （1）了解无监督学习算法 （2）掌握K-means聚类算法实现步骤 （3）利用K-means聚类算法压缩图片 02 无监督学习 概念
吴恩达：从 Agent 到 Agentic，超越基础模型的下一代 AI
Agentic AI：超越基础模型的下一代 AI — 来自吴恩达的洞察 “与其争论哪些工作才算是真正的 Agent，不如承认系统可以具有不同程度的 Agentic 特性。” —— 吴恩达 2024年 Snowflake 峰会开发者日上，人工智能领域的领军人物吴恩达 (Andrew Ng) 发表了题为“AI 代理工作流及其推动 AI 进展的潜力 (How AlAgentic workflo
吴恩达机器学习作业ex3:多类分类和前馈神经网络(Python实现)详细注释
文章目录 1 多类分类1.1数据集1.2 数据可视化1.3 向量化逻辑回归1.3.1 向量化代价函数1.3.2 矢量化梯度下降以及正则化表达1.4 一对多分类 2.神经网络2.1模型表示 总结（自己训练求解参数全流程） 1 多类分类 在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字（从 0 到 9）。如今，自动手写数字识别被广泛使用 - 从识别邮件信封上的邮政编码到识别银行支
实现卷积神经网络：吴恩达Course 4-卷积神经网络-week1作业 pytorch版
注意事项 和老师用tensorflow写的结果不同，不过测试集准度更高了，以下几点原因： 1.没用Xaiver初始化，使用了pytorch默认的初始化方式 2.pytorch和tensorflow的padding机制不同，没有特意去还原tensorflow的方式，pytorch的padding设置值不可以比卷积核的宽度一半大，所以当步长大，用默认方式“SAME”不了 3.全连接层的线性函数输出神
用深层神经网络识别猫咪图片：吴恩达Course1-神经网络与深度学习-week3week4作业
代码有参考吴恩达老师的源代码，神经网络的图片为转载，图片来源见水印 以下文件的【下载地址】，提取码：dv8a 所有文件存放位置C:.│ dnn_utils.py│ building deep neural network：step by step.py│ lr_utils.py│ testCases.py│├─datasetstest_catvnoncat.h5te
吴恩达2022机器学习专项课程C2W3：2.25 理解方差和偏差（诊断方差偏差正则化偏差方案搭建性能学习曲线）
目录 引言名词替代影响模型偏差和方差的因素1.多项式阶数2.正则化参数 判断是否有高偏差或高方差1.方法一：建立性能基准水平2.方法二：建立学习曲线 解决线性回归高偏差或高方差解决神经网络的高偏差或高方差1.回顾机器学习问题2.神经网络高方差和高偏差3.神经网络正则化 神经网络如何正则化总结 引言 机器学习系统开发的典型流程是从一个想法开始，然后训练模型。初次训练的结果通常不理想
吴恩达深度学习笔记：机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））1.11-1.12
目录 第三门课 结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）第一周 机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））1.11 超过人的表现（Surpassing human- level performance）1.12 改 善 你 的 模 型 的 表 现 （ Improving your model performance）