原创 Coursera 吳恩達 Deep Learning 第二課 改善神經網絡 Improving Deep Neural Networks 第三週 編程作業代碼 Tensorflow Tutorial

TensorFlow Tutorial Welcome to this week’s programming assignment. Until now, you’ve always used numpy to build neu

2020-06-14 01:42:22 2

原创 Coursera 吳恩達 Deep Learning 第二課 改善神經網絡 Improving Deep Neural Networks 第二週 編程作業代碼Optimization methods

Optimization Methods Until now, you’ve always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost.

2020-06-14 01:42:22 9

原创 Coursera 吳恩達 Deep Learning 第2課 Improving Deep Neural Networks 第一週 編程作業代碼 Gradient Checking

1-dimensional gradient checking # GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(x, theta):     """     

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原创 Merriam Webster's Vocabulary Builder Roots 韋小綠英文詞根 Unit 1整理

Merriam Webster Unit1 [bene-]: well #bene bene·dict·ion: 祝福 a Christian prayer of blessing #dict bene·dict: 新婚男人 （espec

2020-02-20 18:59:24

原创 Coursera Deep Learning 第四課 卷積神經網絡 編程作業: Convolutional Model: step by step

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4’s first assignment! In this assignment, you will im

2020-02-20 18:59:11 1

原创 Coursera 深度學習 deep learning.ai 吳恩達 神經網絡和深度學習 第一課 第二週 編程作業 Python Basics with Numpy

Python Basics with Numpy (optional assignment) Welcome to your first assignment. This exercise gives you a brief in

2020-02-20 18:59:11

原创 EM算法（Expectation - Maximization）通俗實例（What is the expectation maximization algorithm?）

西瓜書 7.6 章 講到了 EM 算法，並聲明此算法爲“數據挖掘十大算法”，是 含“隱變量”參數估計問題的重要算法， 然而遺憾的是隻用了一頁半帶過。關於此算法，《統計學習方法》這本書有更詳細的解釋，然而繁瑣的數學推導讓一些見公式就犯暈的人

2020-02-20 18:59:11

原创 Coursera deep learning 吳恩達 神經網絡和深度學習 第三週 編程作業 Planar data classification with one hidden layer

2 - Dataset ### START CODE HERE ### (≈ 3 lines of code) shape_X = X.shape shape_Y = Y.shape m = X.shape[1]  # train

2020-02-20 18:59:11 9

原创 機器學習實戰之 k近鄰算法 原理及代碼實現

基本概念： 近鄰學習是一種監督學習算法，在給定的訓練樣本集中，基於某種距離度量，找出與訓練集最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個鄰居信息來進行預測。  投票法：通常在分類任務中使用，判別方法是選擇這k個樣本中出現最多的雷冰標記作爲預測結

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原创 Coursera deep learning 吳恩達 神經網絡和深度學習 第四周 編程作業 Building your Deep Neural Network

3.1 - 2-layer Neural Network def initialize_parameters(n_x, n_h, n_y):     """     Argument:     n_x -- size of the

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原创 Coursera 吳恩達 DeepLearning.ai 第2課 Improving Deep Neural Networks 第二週 測驗題 Optimization algorithms

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2020-02-20 18:59:10

原创 Coursera Deep Learning 第四課 卷積神經網絡 編程作業: Convolutional Model: Application

Convolutional Neural Networks: Application Welcome to Course 4’s second assignment! In this notebook, you will: Im

2020-02-20 18:59:10

原创 Coursera 吳恩達 Deep Learning 第2課 Improving Deep Neural Networks 第一週 編程作業代碼 Regularization

2 - L2 Regularization # GRADED FUNCTION: compute_cost_with_regularization def compute_cost_with_regularization(A3, Y,

2020-02-20 18:59:10 8

原创 Coursera deep learning 吳恩達 神經網絡和深度學習 第二週 編程作業 Logistic Regression with a Neural Network mindset

1.  m_train = train_set_x_orig.shape[0] m_test = test_set_x_orig.shape[0] num_px = train_set_x_orig.shape[1] 2. tr

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