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

答案僅供參考,非標准答案,歡迎交流 Which of the following do you typically see as you mo ...

1. 第 1 個問題 What do you think applying this filter to a grayscale image w ...

01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡，通過增加隱藏層的層數，就可以得到深層網絡了。 4.3 檢查矩陣的維數 確保神經網絡計算正確的有效方法之一就是檢查矩陣的維數，包括數據矩陣、參數 ...

神經網絡和深度學習 課程 1-1深度學習概述 2-1 神經網絡的編程基礎 2-2 邏輯回歸代價函數與梯度下降 2-3 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化邏輯回歸 2-6 向量化 logistic 回歸的梯度輸出 2-7 Python ...

四、多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多維特征 4.2 多變量梯度下降 4.3 梯度下降法實踐1-特征縮放 4.4 梯度下降法實踐2-學習率 4.5 特征和多項式回歸 4.6 正規方程 ...

這幾天每天花了點時間看完了吳恩達的深度學習課程視頻。目前還只有前三個課程，后面的卷積神經網絡和序列模型尚未開課。課程的視頻基本上都是十分鍾出頭的長度，非常適合碎片時間學習。 一直以為機器學習的重點在於設計精巧、神秘的算法來模擬人類解決問題。學了這門課程才明白如何根據實際問題優化、調整模型更為重要 ...

一、引言(Introduction) 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么？ 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...