Coursera 深度學習 吳恩達 deep learning.ai 筆記整理(3-2)——機器學習策略
一、誤差分析
定義:有時我們希望算法能夠勝任人類能做的任務,但是當算法還沒達到人類所預期的性能時,人工檢查算法錯誤會讓你知道接下來做什麽,這也就是誤差分析 檢查,發現會把夠狗當恒,是否需要做一個項目專門處理狗?收集更多的圖,或者 在錯誤例子中查看多少狗 濾鏡花哨的濾鏡 幹擾分類器 做最有潛力的 弄清楚替身空間 坑你歸納出新的誤差類型 簡歷新的錯誤分類Coursera 深度學習 吳恩達 deep learning.ai 筆記整理(3-2)——機器學習策略
相關推薦
Coursera 深度學習 吳恩達 deep learning.ai 筆記整理(3-2)——機器學習策略
新的 bsp 誤差 spa 歸納 空間 font 處理 整理 一、誤差分析 定義:有時我們希望算法能夠勝任人類能做的任務,但是當算法還沒達到人類所預期的性能時,人工檢查算法錯誤會讓你知道接下來做什麽,這也就是誤差分析 檢查,發現會把夠狗當恒,是否需要做一個項目專門處理狗
吳恩達deep learning課程筆記0 Welcome
pro ron 其它 con 領域 沒有 str 如果 這樣的 1 課程概述 這是一個專項課程(Specialization),包含5個獨立的課程。 1.1 Neural Networks and Deep Learning 了解NN的基礎,如何建立NN,如何訓練它,課程
Coursera 吳恩達 Deep Learning 第2課 Improving Deep Neural Networks 第一週 程式設計作業程式碼 Regularization
2 - L2 Regularization # GRADED FUNCTION: compute_cost_with_regularization def compute_cost_with_reg
卷積神經網路(3):目標檢測學習筆記[吳恩達Deep Learning]
1.目標定位 1.1 分類、定位、檢測簡介 - Image classification 影象分類,就是給你一張圖片,你判斷目標是屬於哪一類,如汽車、貓等等。 - Classification with localization 定位分類,
Coursera 吳恩達 Deep Learning 第二課 改善神經網路 Improving Deep Neural Networks 第二週 程式設計作業程式碼Optimization methods
Optimization Methods Until now, you’ve always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebo
Coursera 吳恩達 Deep Learning 第2課 Improving Deep Neural Networks 第一週 程式設計作業程式碼 Initialization
2 - Zero initialization # GRADED FUNCTION: initialize_parameters_zeros def initialize_parameters_z
python下載吳恩達deep learning編程習題
.com user 技術分享 獲得 成功 port write int h+ 在cousera上註冊deep learning後,可下載課後習題。 1.進入編程環境後,單擊左上角的file-open,進入文件管理模式 2. 點擊紅圈文件夾進入根目錄 3. 在
吳恩達deep learning課程作業:Class 4 Week 3 Car detection
作業題是基於YOLO框架做的一個簡單的車輛檢測網路。從課程的學習和練習可以讓我們基本掌握YOLO框架的思路和程式碼的大致編碼,想遷移YOLO框架做自己目標檢測任務的同學可以嘗試自己寫一下作業。在這裡記錄一下練習的作業吧。 1、下載作業題,並將h5檔案放置到到model_data中。h5檔案是包含
吳恩達 deep learning 第二課第二週程式設計 optimization
Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn
吳恩達 deep learning 第二課第一週 程式設計作業一
Initialization Welcome to the first assignment of "Improving Deep Neural Networks". Training your neural network requires specifying an i
吳恩達 deep learning 第三週 淺層神經網路
文章目錄 神經網路概覽 神經網路的表示 計算神經網路的輸出 多個例子中的向量化 啟用函式 為什麼需要非線性啟用函式 啟用函式的導數 神經網路的梯度下降
簡單影象分類與識別CNN,Tensorflow,Cifar10(吳恩達Deep Learning)
簡介 因最近在學習深度學習,看了網易雲課堂吳恩達的深度學習工程師和李巨集毅的機器學習的課程,對卷積神經網路還是不是很理解。自己在網上搜教程,深度學習的入門程式《MNIST手寫數字識別》,照著寫了一遍跑了一遍。於是在網上下載了cifar資料集, 隨便搭建了一個卷
吳恩達deep learning筆記第二課 改善深層神經網路:超引數除錯、正則化以及優化
學習吳恩達DL.ai第二週視訊筆記。 1.深度學習實用層面 在訓練集和驗證集來自相同分佈的前提下,觀察訓練集的錯誤率和驗證集的錯誤率來判斷過擬合(high variance高方差)還是欠擬合(high bias高偏差). 比如訓練集錯誤率1%,驗證集11%則過擬合(
【機器學習 吳恩達】CS229課程筆記notes1翻譯-Part I線性迴歸
CS229課程筆記 吳恩達 監督學習 讓我們開始談論一些監督學習的例子。假定我們有一個數據集,給出俄勒岡州波特蘭地區47套房屋的居住面積和價格: 我們可以在圖上畫出這些點: 根據這些資料,我們怎麼學習預測波特蘭地區其他房屋的價格,看
【機器學習 吳恩達】CS229課程筆記notes4翻譯-Part VI學習理論
CS229課程筆記 吳恩達 Part VI 學習理論 1 偏差/方差權衡 當我們談論線性迴歸,我們討論它是否擬合一個簡單的模型,比如線性模型“y=θ0+θ1x”,或者更復雜的模型,比如多項式模型“y=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3+θ
【機器學習 吳恩達】CS229課程筆記notes1翻譯-Part II分類和logistic迴歸
CS229 課程筆記 吳恩達 Part II 分類和logistic迴歸 我們現在談論分類問題。分類問題與迴歸問題類似,區別是在分類問題中,我們現在想要預測的y值只取少量的離散值。現在,我們聚焦於二值分類問題,y只取兩個值,0和1。(我們在這裡說的大多數
機器學習吳恩達-線性回歸筆記(1)
設置 裏的 更新 sha names value p s itl inf 回歸問題的思想(1)先找到損失函數,(2)求損失函數最小化後的參數 假設我們的數據是(m,n)有m行數據,n個特征(feature) 則我們預測函數為 : 寫成向量形式為(xo=1):
第一章(1.2)機器學習概念圖譜
一、機器學習概念圖譜 二、什麼是機器學習 機器學習(machine learning)是最近非常火的一個領域,關於其一些基本定義百度百科、維基百科或者網上隨便都可以找到很多資料,所以這裡不做過多解釋。 我們解決一個問題有兩種模式: 一種叫做模型驅動
吳恩達Machine Learning學習筆記(三)--邏輯回歸
多分類 nbsp 可用 bubuko 邏輯回歸 泛化能力 筆記 ima 學習 分類任務 原始方法:通過將線性回歸的輸出映射到0~1,設定閾值來實現分類任務 改進方法:原始方法的效果在實際應用中表現不好,因為分類任務通常不是線性函數,因此提出了邏輯回歸 邏輯回歸 假設
coursera-斯坦福-機器學習-吳恩達-筆記week2
線性 歸一化 有變 擬合 分享 選擇 多元線性回歸 縮放 轉置 1 多元線性回歸 1.1 假設函數 多元線性回歸是指有多個特征特征變量的情況。此時我們修改假設函數hθ(x)=θ0+θ1?x為hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+?+θnxn。設x0=1,x為特征向量,θ為參