1. 第 1 个问题 You are building a 3-class object classification and localization algorithm. The classes are: pedestrian (c ...

答案仅供参考,非标准答案,欢迎交流 Which of the following do you typically see as you mo ...

1. 第 1 个问题 What do you think applying this filter to a grayscale image w ...

01. 神经网络和深度学习 第四周 深层神经网络 4.1 & 4.2 深层神经网络 logistic回归模型可以看作一层网络，通过增加隐藏层的层数，就可以得到深层网络了。 4.3 检查矩阵的维数 确保神经网络计算正确的有效方法之一就是检查矩阵的维数，包括数据矩阵、参数 ...

神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic 回归的梯度输出 2-7 Python ...

四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 ...

这几天每天花了点时间看完了吴恩达的深度学习课程视频。目前还只有前三个课程，后面的卷积神经网络和序列模型尚未开课。课程的视频基本上都是十分钟出头的长度，非常适合碎片时间学习。 一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要 ...

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 2.2 代价函数 2.3 ...