吴恩达-PCA 转载 mob604756ebed9f 2021-07-13 09:08:00 文章标签 线性回归 文章分类 代码人生 PCA求投影的垂直距离,线性回归求y轴距离 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:数学组合基础 下一篇:『我与飞桨的故事』PaddlePaddle最菜程序员的飞桨之旅 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法! 大侠幸会,在下全网同名「算法金」0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」人工智能领域的权威吴恩达教授,在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文,概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识的必要性。这些算法包括线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树和k均值聚类算法,它们是机器学习进步的基石。本文将进 梯度下降 决策树 吴恩达 机器学习 算法 基于飞桨框架实现PCA的人脸识别算法 主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)是一项在高维数据中,寻找最重要特征的降维技术,大大减少数据的维度,而不显著损失信息量。本文将通过基于飞桨框架的实际代码示例,来展示所提供的高效、灵活的线性代数 API,如何简化机器学习和深度学习中的数据处理和分析工作,为高维数据集的处理和分析提供了有效工具。主成分分析在人脸识别项目中完整代码及数据集已上传至飞桨星河社区: paddle 数据 特征向量 达梦数据库操作教程 基础一、 了解DM数据库DM 数据库是的一个关系型数据库产品,由国内的公司发展。DM 数据库支持 SQL 语言、存储过程、触发器、视图等关系型数据库的标准特性,并且具有高并发、高可用、高安全性等特点。以下是关于 DM 数据库的一些特点和功能:高性能:DM 数据库经过了优化,以支持高并发、大数据量的操作。它采用了先进的查询优化技术、索引技术等,以确保查询和事务的高效执行。高可用性: 数据库 DM ide 吴恩达 1 We investigate the use of deep neural networks for the novel task of class generic object detection. We show that neural networks originally designed 吴恩达 吴恩达knn 吴恩达 课程 写在前面:文章只是为了记录学习课程的整个过程,方便以后查漏补缺,方便找到对应章节,希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程,会有很大收获!下一篇:2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网络) 文章目录第一周一、监督学习与无监督学习二、线性回归三、梯度下降第二周一、向量化二、特征缩放第三周一、逻辑回归二、训练逻辑回归模型三、逻辑回归中的梯度下降四、正则化 第一周一、监督学习与无监督学习监督 吴恩达knn 人工智能 python 梯度下降 正则化 吴恩达tensorflow环境 吴恩达matlab 吴恩达-机器学习系列课程-Matlab作业ex1 Linear RegressionwarmUpExercise.mplotData.mcomputeCostgradientDescentfeature normalizationcomputeCostMultigradientDescentMultinormalEqnex2 Logistic RegressionplotDatasigmoidc 吴恩达tensorflow环境 matlab 机器学习 ci 矩阵转置 深度学习 吴恩达 吴恩达deeplearning 笔记 特别说明:图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络,有时候规模很大。那么,神经网络究竟是什么呢?先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集,已知房屋的面积(单位是平方英尺或平方米)、房屋价格,想要找到一个函数,根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归,你可能会说,“好吧,用这些数据来拟合一条直线”,于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是,你可能也知道,价格 深度学习 吴恩达 人工智能 深度学习 神经网络 拟合 pytorch实现吴恩达作业 吴恩达 python 目录1 单变量的线性回归1.1 读取数据pd.read_csv()函数创建DataFrame数据帧1.2 数据处理Dataframe.insert()函数变量赋值初始化df.shape()df.iloc[]1.3 梯度下降代价函数公式代价函数公式实现矩阵转置.T和power()梯度下降算法运算结果2 多变量线性回归2.1 数据处理DataFrame.mean()函数2.2 批量梯度下降算法 1 pytorch实现吴恩达作业 机器学习 python 算法 深度学习 吴恩达 房价预测 python 吴恩达cnn 介绍CNN中的经典网络,LeNet-5,AlexNet,VGG。介绍残差网络,并阐述对残差块的理解。讲解1x1卷积、Inception的作用与本质。 作者:szx_spark1. 经典网络LeNet-5AlexNetVGGNg介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参 吴恩达 房价预测 python 卷积 数据 池化 吴恩达深度学习专项 吴恩达deeplearning 特别说明:图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来,通过本周的视频课程你会学到,如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前,通过本视频,我想带你快速地了解一下,本周课程中你会学习哪些内容。 上周,我们讨论了logistic回归,一起了解了这个模型,和下面这个流程图的联系。这里面,你需要输入特征x,参数w和b【此处w=[■(w 吴恩达深度学习专项 学习 神经网络 人工智能 logistic回归 吴恩达深度学习jupyter 链接 吴恩达csdn 机器学习—吴恩达_ 第10周_学习总结21.11.8-21.11.14一、无监督学习在原有的监督学习中,无监督学习和监督学习相比监督学习有标签信息,但是无监督学习是没有标签信息的,我们需要使用特有的函数方法使数据集寻找数据中间的内在关系,如将上图分为两个点集(簇)的算法被称为聚类算法。K-均值算法算法接收没有标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。是一个迭代算法,使用该算法的一般步骤为: 确 吴恩达深度学习jupyter 链接 机器学习 学习 聚类 迭代 吴恩达机器学习简介 machine learning 吴恩达 大规模机器学习 Large scale machine learning学习大数据集 learning with large datasets随机梯度下降 Stochastic Gradient DescentMini-Batch 梯度下降 Mini-Batch gradient descent随机梯度下降收敛 stochastic gradient descent convergence在线学 吴恩达机器学习简介 机器学习 人工智能 大数据 随机梯度下降 吴恩达深度学习 识别猫 吴恩达github 大家好!我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课(Machine Learning Specialization)上周全新来袭,课程本身并不是新课,与10年前的机器学习专项课相比,编程语言用Python代替了此前的Octave,主要定位于机器学习入门与初学者。Machine Learning Specialization主要包括3门课:监督机器学习:回归与分类高级学习算法无监督学习, 吴恩达深度学习 识别猫 人工智能 机器学习 python 编程语言 吴恩达深度学习代码 吴恩达deeplearning 笔记 文章目录课程摘要What is neural networkSimple neural networkMultiple neural networkSupervised leaning for Nenural NetworkStructured and Unstructured dataWhy is Deep Learning taking off深度学习过程 课程摘要从这门课中我们可以学到:神 吴恩达深度学习代码 神经网络 深度学习 sed 吴恩达机器学习jupyter 代码 吴恩达 python 本篇博客主要讲解,吴恩达机器学习第三周的编程作业,作业内容主要是利用逻辑回归算法(正则化)进行二分类。实验的原始版本是用Matlab实现的,本篇博客主要用Python来实现。 目录1.实验包含的文件2.使用逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类3.逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类完整项目代码4.利用逻辑回归算法(带正则化)进行二分类5.逻辑回归算法(正则化)进行二分类完整项目代码1.实 吴恩达机器学习jupyter 代码 吴恩达机器学习第二周实验 逻辑回归算法 正则化 代价函数 吴恩达深度学习资料 吴恩达deeplearning 笔记 本周主要讲的是Error Analysis、Mismatched Training and dev/test set,transfer learning,End to end learning几个话题。Error AnalysisCarrying out error analysis 在做错误分析的时候,最好是从错误的分类结果里边拿出100个左右的样本,做一个统计,究竟是那些样本导致了问题,这样 吴恩达深度学习资料 AI 深度学习 数据 神经网络 吴恩达深度学习笔记pdf 吴恩达deeplearning 文章目录神经网络综述激活函数sigmoid 函数tanh 双曲正切函数ReLu 修正线性单元Leaky ReLu神经网络的梯度下降 Lesson1 Week3 partⅠ-Ⅴ神经网络综述吴老师在课程中,举了一个最简单的神经网络示例,如下图所示:宏观把握 神经网络的层数:2 层,包括中间的隐藏层和输出层,输入层可以视为第 0 层。 输入层:每个数据样本包含有 3 个特征。输入层的数据 隐藏层:有 吴恩达深度学习笔记pdf 计算机视觉 深度学习 神经网络 数据 深度学习吴恩达github 吴恩达deeplearning 笔记 注:本人已经学完了吴恩达老师机器学习深度学习的全部课程,整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验,发在这里主要是为了方便自己复习翻阅,已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。深度学习的实践层面Train/Dev/Test sets只有训练集和测试集:七三分有验证集且总数量不多:六二二分有验证集且总数量很多-百万级别:大部分作交叉验证集 假设我们有 深度学习吴恩达github 深度学习 人工智能 机器学习 方差 吴恩达深度学习 notebook 吴恩达deeplearning 笔记 二、改善深层神经网络第一周 深度学习的实用层面知识点总结1. 训练集与测试集分布不匹配问题训练集(train)验证集(dev)测试集(test):test和dev分布相同 2. 偏差(Bias)与方差(Variance)(1)高偏差与高方差 (2)降低偏差/方差的方法 现在可以在降低偏差/方差的同时几乎不影响另一个数值的变化。 3. 正则化(Regularization)减小过拟合,降低高方差, 吴恩达深度学习 notebook 吴恩达 深度学习 deeplearning 学习笔记 吴恩达 深度学习 pdf教材 吴恩达deeplearning 笔记 教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?,以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个,我会将学习笔记陆续分享出来,为有兴趣深度学习的同仁提供便利 吴恩达 深度学习 pdf教材 人工智能 深度学习 神经网络 特征向量 idea怎么如何回退gitlab远程分支 git远程代码回 一、背景作为一名后端开发,相信大家一定遇到过这样的情景,代码开发人员过多,并且开发分支过多,导致代码版本管理困难,这样就难免遇到一些代码合并出错,比如,当我提交了本次修改到本地和远程分支后,发现我本次提交还少了一些修改内容,或者说本次修改是完全错误的,或者说合并错了分支,然而也push到远程仓库去了。这种情况下该如何回退?二、问题已经提交到仓库(本地和远程仓库)的内容如何利用IDEA回退到指定版本 git github intellij-idea 推送 远程仓库 pytorch获取高斯滤波kernel 介绍课程的最后一个实验是处理雀斑,网上查找了很多方法,最后我选择了快速双边滤波。但是实验又不能直接调用 opencv 的库,因此,我参照了 这个博客,将用 C 写的快速双边滤波改用 Python 重新写了一遍。快速双边滤波是啥呢,官方滴说,它是一种非线性的滤波方法。它最大的特点就是既使用了颜色的相似度,又利用了空间的距离相似度。也就是说,它在进行滤波的过程中,不光要考虑周围像素值与中点像素值的大小 pytorch获取高斯滤波kernel 快速双边滤波 像素点 相似度 双边滤波 python3 antdjs 文件上传并保存 文件上传三种方式:(一)查看元素标签,如果是input,则可以参照文本框输入的形式进行文件上传方法:和用户输入是一样的,使用send_keys步骤:1、找到定位元素,2,输入文件路径 ele=driver.find_element_by_id("id") #说明:参数是文件的路径,在windows中,因为路径是反斜杠,所以在路径之前需要有r ele.send_keys(r"c:\xxx python 前端 软件测试 测试工程师 自动化测试 python下载磁力链接 下载完修改文件名 本人比較喜欢看美剧。尤其喜欢人人影视上HR-HDTV 的 1024 分辨率的高清双字美剧,这里写了一个脚本来批量获得指定美剧的全部 HR-HDTV 的 ed2k下载链接。并依照先后顺序写入到文本文件,供下载工具进行批量下载。比方用迅雷。先打开迅雷,然后复制全部下载链接到剪切板,迅雷会监视剪切板来新建全部任务。假设迅雷没有自己主动监视,能够自己点击新建然后粘贴链接。Python源码例如以下。用的是P 爬虫 python javascript ViewUI User 简单的系统热备网络架构图 zk功能很多,有时候也会拿来做负载均衡。Nginx/ZooKeeper 负载均衡的差异24计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决 22、热备和冷备的区别冷备:备机定期进行数据备份,当主机挂掉后,可能会丢失一些数据,这时会有少部分用户的业务中断。热机:备机实时的对主机进行备份,当主机挂掉后。备机可以直接接管主数据中心,用户感知不到准备切换。真正 简单的系统热备网络架构图 微服务 数据 负载均衡