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序列模型 week1 循环序列模型 1.1 为什么选择序列模型 在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段 X ，并要求输出对应的文字记录 Y。这个例子里输入和输出数据都是序列模型，因为 X 是一个按时播放的音频片段，输出 Y 是一系列单词。所以之后将要学到的一些序列模型，如循环神经网络等等在语音识别 阅读全文
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卷积神经网络 week1 卷积神经网络 1.1 计算机视觉 但对于计算机视觉应用来说，你肯定不想它只处理小图片，你希望它同时也要能处理大图。为此，你需要进行卷积计算，它是卷积神经网络中非常重要的一块。 1.2 边缘检测示例 这是一个简单的6×6图像，左边的一半是10，右边一般是0。如果你把它当成一个 阅读全文
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结构化机器学习项目 week1 机器学习策略1 1.1 为什么是ML策略 1.2 正交化 正交化指的是电视设计师设计这样的旋钮，使得每个旋钮都只调整一个性质，这样调整电视图像就容易得多，就可以把图像调到正中。 想象一下，如果有人这么造车，造了个游戏手柄，手柄的一个轴控制的是 0.3∗ 转向角-速度， 阅读全文
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Practical Aspect of Deep learning week1 深度学习的实用层面 1.1 训练/开发/测试集 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来 阅读全文
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Neural Networks and Deep Learning week1 深度学习概论 1.1欢迎 1.2 什么是神经网络 Relu recity:取不小于0的值 我们把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为x ），通过一个节点（一个小圆圈），最终输出了价格（我们用y 表示）。其实这个小圆圈 阅读全文
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Unsupervised learning recommenders reinforcement learning week1 1.1 课程介绍 非监督学习-Unsupervised Learning 1）聚类算法-Clustering 2）异常检测-Anomaly Detection 个性化推荐系 阅读全文
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Supervised Machine Learning Regression and Classification 第一周 1.1 机器学习定义 1.2 监督学习 1.2.1回归 在输入输出学习后，然后输入一个没有见过的x输出相应的y 1.2.2 classification 有多个输出 1.3 无 阅读全文
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Advanced Learning Algorithms week1 1.1 神经元和大脑 1.2 需求预测 构建自己神经网络的时候：需要决定隐藏层的个数和每个隐藏层的神经元个数 1.3 图像感知 像素的亮度值从0~255变化 人脸识别：训练一个神经网络，以一个特征向量作为输入，输出图片中人的身份 阅读全文
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Python数据分析numpy、pandas、matplotlib 一、基础 1.1 notebook的一些配置 快捷键： ctrl+enter 执行单元格程序并且不跳转到下一行 esc + L 可以显示行号 结果是打印的而没有返回任何的值就没有out 1.2 列表基础知识回顾 b=[1,2.3,' 阅读全文
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PyTorch深度学习快速入门教程 一、基础知识 1.1 Python学习中的两大法宝 1.2 pycharm以及jupyter使用及对比 将环境写入Notebook的kernel中： python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display- 阅读全文