神经网络的应用：数据量和算力的提升分为三层：输入层，隐藏层，输出层（该演示仅一个隐藏层）有时候也叫做多层感知器；将左边盖起来，右边可以采用逻辑回归学习特征神经网络很好的一个特性是当从数据来训练时，不需要明确的来确定哪些是特征设计：多少个隐藏层，每个隐藏层多少个神经元100

过拟合是机器学习中一个常见的问题，它发生在模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现不佳时。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声和细节，而没有学习到数据的一般模式。过拟合的定义过拟合是指模型在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但在训

逆天！！！吴恩达+OpenAI合作出了大模型课程！重磅推出《LLMCookBook》中文版46/100发布文章python1234_未选择任何文件new吴恩达老师与OpenAI合作推出的大模型系列教程，从开发者在大型模型时代的必备技能出发，深入浅出地介绍了如何基于大模型API和LangChain架构快速开发出结合

使用同步更新来执行更新的办法罗杰斯特回归的梯度下降这张图片展示了逻辑回归中的梯度下降算法。逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，它使用一个逻辑函数来预测事件发生的概率。梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数，从而找到最佳的模型参数。图片中的内容可

目录第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第四周特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Specialapplications:Facerecognition&Neuralstyletransfer）4.7深度卷积网络学习什么？（WhataredeepConvNetslearning?）4.8代价函数（Costfunction）第四门课卷

机器学习的应用是一个高度依赖经验，不断重复的过程，需要训练很多模型才能找到一个确实好用的。小批量梯度下降算法：矢量化可以有效计算m个算例而不需要for循环，因此我们需要将所有的训练样例放入巨型矩阵中。但是当数据量超大时，计算时间仍需很久，可以考虑将训练集分为微小的训练集

目录第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第三周目标检测（Objectdetection）3.5BoundingBox预测（Boundingboxpredictions）3.6交并比（Intersectionoverunion）第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第三周目标检测（Objectdetection

吴恩达机器学习笔记（2-1到2-7）https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=6https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=7https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=8https://www.bilibili.com/video/BV164411b

今天给大家推荐一本由吴恩达和OpenAI团队共同编写的关于大型语言模型（LLM）的权威教程<面向开发者的LLM入门教程>！在Github上已经高达50kstar了，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一波，不多bb直接开始介绍！这本教程旨在为开发者提供全面而系统的LLM知识和技能，结合了吴恩达在

吴恩达大模型教程笔记（一）【LangChain大模型应用开发】DeepLearning.AI-P1：基于LangChain的大语言模型应用开发1——介绍-吴恩达大模型-BV1iZ421M79T欢迎参加语言链课程。通过提示LLM开发应用，现在开发AI应用更快，应用需多次提示LM并解析输出，因此需编写大量胶水代码，Harrison

吴恩达大模型教程笔记（十一）LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI-P96：5.L4-rerank.zh-吴恩达大模型-BV1gLeueWE5N欢迎来到第四课，我非常兴奋要向您展示一种我特别喜欢的方法，叫做重新排名。现在您已经学习了关键词搜索和密集检索，重新排名是一种改进两者

吴恩达大模型教程笔记（十）LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI-P76：使用指令对LLM进行微调3——对单一任务进行微调-吴恩达大模型-BV1gLeueWE5N虽然LLMs因其能够在单个模型中执行许多不同语言任务而闻名，您的应用程序可能只需要执行单个任务，在这种情况下

吴恩达大模型教程笔记（三）【ChatGPT提示词工程师】DeepLearning.AI-P6：第6集转换-吴恩达大模型-BV1Wf421q7cd大型语言模型非常擅长将其输入转换为不同的格式，例如用一种语言输入一段文本，把它转换成另一种语言。或者帮助拼写和语法纠正，所以作为输入，一段可能不完全符合语法

吴恩达大模型教程笔记（七）LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI-P29：5——基于文档的问答-吴恩达大模型-BV1gLeueWE5N人们构建的最常见复杂应用之一。使用llm是一个可回答文档内或关于文档问题的系统，给定一段文本可能来自PDF文件或网页，或公司内部文档

吴恩达大模型教程笔记（六）LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI-P21：3.第二篇-RAG指标三元组(RAGTriadofmetrics)中英文字幕-吴恩达大模型-BV1gLeueWE5N本节课我们将深入探讨评估，我们将带你了解如何评估服务器架设的核心概念，具体来说，我们将介绍

吴恩达大模型教程笔记（二）【LangChain大模型应用开发】DeepLearning.AI-P4：4——链-吴恩达大模型-BV1iZ421M79T这节课，这节课。哈里森将教授土地链最重要的基础构建块，哈里森将教授土地链最重要的基础构建块，即链条，即链条，链条通常结合一个大语言模型和一个提示，链条通常结合一

目录第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第二周深度卷积网络：实例探究（Deepconvolutionalmodels:casestudies）2.5网络中的网络以及1×1卷积（NetworkinNetworkand1×1convolutions）2.6谷歌Inception网络简介（Inceptionnetworkmotivation）

deeplearning-assignment吴恩达-深度学习-课后作业-答案与总结作业只上传了ipynb文件，ipynb文件会持续更新，其它附件如预训练模型等由于太多太大，存放于网盘中执行ipynb文件所需附件下载地址,链接：百度网盘-链接不存在 密码：66gd吴恩达深度学习视频地址：进入 http://study.163

逻辑回归机器学习中的逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛使用的分类算法，尽管它的名字中包含“回归”这个词，但实际上它主要用于解决分类问题，特别是二分类问题。逻辑回归模型可以用来预测某一类事件发生的概率，例如预测用户是否会点击广告、病人是否患有某种疾病等。逻辑回归的

多维特征多维特征指的是在机器学习和数据分析中，每个样本不仅由单一特征描述，而是由多个不同属性或维度组成的向量。这些特征可以是连续的也可以是离散的，它们共同构成了数据集的一个样本点。多维特征的例子房屋价格预测：面积（平方米）房间数量建造年份地理位置（经度、纬度）

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主要的人工智能分支人工智能（AI）是一个广泛的领域，包含了多个子领域或分支，每个分支都专注于解决特定类型的问题或执行特定的任务。以下是一些主要的人工智能分支：机器学习（MachineLearning）：这是AI的一个核心部分，专注于构建可以从数据中学习并作出决策或预测的系统。深度学习（D

在人工智能时代，我们该如何构建属于我们的职业规划呢？吴恩达老师的这本书可能会给我们答案！《HowtoBuildYourCareerinAI》是吴恩达老师创作的一本关于如何在AI领域建立职业生涯的书籍，主要关注学习AI技术技能、选择项目和有序安排项目等方面的职业发展建议。这本书更像

前言吴恩达曾说过，人工智能（AI）必将像电力一样改变各行各业，企业越早开启转型，就越享受红利。但问题是，不是每家公司都能请到合适的高管人才，也不是谁都有帮助企业实现AI转型的经验。吴恩达在Medium专栏上po出一封公开信，正式公开免费地发布AITransformationPlaybook，中文译作《人工智能

神经网络/深度学习1.综述        动机：建立软件模仿大脑应用：语音识别到计算机视觉到文本（自然语言过程NLP）        传统机器学习：线性回归，逻辑回归2.需求预测        层：一层可以有多个/一个神经元，以相同或相似特征作为输出，输出几个数字