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3.5Visualizingthecostfunction可视化代价函数一、回顾：Model：f（x）=wx+bParameters：w，bCostFunction：J（w，b）=Objective目的：minimizeJ(w,b)二、研究J和w，b的关系形成了类似汤碗的三维形状，当改变w，b的值时，会得到成本函数的不同值。J越小，预测效果越好三、习题补充：四、代码部分

教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程人工智能风靡全球,它的应用已经渗透到我们生活的方方面面,从自动驾驶到智能家居,再到医疗辅助和量化交易等等。他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握A

目录01学习目标02推荐算法2.1定义    2.2应用2.3算法03 协同过滤推荐算法04电影推荐系统4.1问题描述4.2算法实现05总结01学习目标   （1）了解推荐算法   （2）掌握协同过滤推荐算法（CollaborativeFilteringRecommenderAlgorithm）原理  

目录01学习目标02 实现工具03 问题描述04构建决策树05总结01学习目标   （1）理解“熵”、“交叉熵（信息增益）”的概念   （2）掌握决策树的构建步骤与要点02 实现工具  （1）代码运行环境         Python语言，Jupyternotebook平台  （2）所

目录01学习目标02导入计算所需模块03多项式回归模型进阶3.1数据集划分3.2 寻找最优解3.3 正则优化3.4增大数据量04神经网络模型进阶4.1数据准备4.2模型复杂度4.3正则优化05总结01学习目标   （1）掌握多项式回归模型的求解和优化   （2）掌握神

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AdvancedLearningAlgorithmsweek11.1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2.1神经网络中的网

SupervisedMachineLearningRegressionandClassification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y1.2.2classification有多个输出1.3无监督学习数据仅仅带有输入x,但不输出标签y，算法需要找到数据中的

机械学习的两个主要模型：笔记右下角有页码1.监督学习

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《TheBatch》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

01学习目标    学习建立一元线性回归模型的成本函数02实现工具  （1）代码运行环境       Python语言，Jupyternotebook平台  （2）所需模块       NumPy，Matplotlib，lab_utils_uni      （lab_utils_uni是课程中用于绘制复

人脸验证问题：对于进行人脸验证我们在数据库中可能只有每位员工的一张照片而已，然而要通过这一张照片验证出是否是库中的员工，同时如果在库中增加成员是否能验证出来，这种数据集实在太小，可以使用learningasimilarityfunction这个函数进行计算验证，其作用就是设置一个阈值，如果说对人

目标定位：对于图像上的目标，如果进行识别后还需要将其在图上进行框出，我们就要多训练几个数据，一个就是识别目标的中心点，另外一个就是我设置圈出的长与宽可以记为bx,by,bh,bw；根据训练出的模型在图像检测上预测出这四个点的位置，当物体出现的时候就可以根据这个数据进行定位。当然要做

 经典网络：LeNet-5： AlexNet： VGG-16：  ResNet网络：先引入残差块的概念：远眺连接概念：如下图中，除了正常的全连接外，还有将第一层计算的激活函数值不经过第二层直接使用到第二层的激活函数中，这就是一种远眺连接。而下面这种远眺连接与全连接的一块神经就是残差块。所以对

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《自我完善：利用自我反馈的迭代细化技术》https://arxiv.org/pdf/2303.17651.pdf摘要Largelanguagemodels(LLMs)经常无法在一次尝试中生成最佳输出。受人类在修改书面文本时所表现出的迭代精炼过程的启发，我们提出了SELF-REFINE，一种通过迭代反馈和精炼来改进大型语言模

目录第7周12、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标第7周12、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法