吴恩达笔记9_PCA

吴恩达机器学习-9-降维PCA 在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法 为什么要实施降维 数据压缩 数据可视化 PCA算法 PCA和线性回归算法的区别 PCA算法特点 Python

吴恩达DL笔记

这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。

吴恩达团队新作！

基于此，斯坦福吴恩达团队的最新研究——ManyICL，主要评估了目前最先进的多模态基础模型在从少样本 (少于 100) 到多样本（最高至 2000）上下文学习中的表现。 总的来说，吴恩达团队的这项研究为多模态基础模型的应用开辟了新的路径，特别是在快速适应新任务和领域方面。

吴恩达机器学习笔记 —— 9 神经网络学习

在传统的线性回归或者逻辑回归中，如果特征很多，想要手动组合很多有效的特征是不现实的；而且处理这么大的特征数据量，计算上也很复杂。

吴恩达机器学习IV

吴恩达机器学习IV 于2020年11月15日2020年11月15日由Sukuna发布 这一周只需要对两个函数进行更改就行了 第一题:实现神经网络的前后传播 function [J grad] = nnCostFunction

吴恩达：告别，大数据

吴恩达：十年前，当我发起 Google Brain 项目，并使用 Google的计算基础设施构建“大”神经网络的时候，引起了很多争议。 吴恩达：我想是的。 在过去一年，我一直在讨论以数据为中心的AI，我遇到了和10年前一样的评价：“没有新意”，“这是个错误的方向”。 吴恩达：使用50张图片训练什么样的模型？是微调大模型，还是全新的模型？ 吴恩达：让我讲一下Landing AI的工作。 吴恩达：很有可能。有很多研究人员已经指出，有偏差的数据是导致系统出现偏差的众多因素之一。其实，在设计数据方面也已经有了很多努力。 吴恩达：并非如此。比方说，智能手机上有许多不同类型的缺陷，如果要检测智能手机外壳的缺陷，那可能会是划痕、凹痕、坑痕、材料变色或者其它类型的瑕疵。

吴恩达，新冠阳性

金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在刚刚，AI大牛吴恩达发布推文： 我的新冠病毒检测呈阳性。 吴恩达称其目前的症状类似于轻微流感，而且他此前是已经打过疫苗的，否则情况会更加糟糕。 除此之外，他还对防疫工作者表示了感谢。 AI大牛吴恩达 吴恩达（Andrew Ng）是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授。 也是谷歌大脑的联合创始人和主管，曾担任过百度首席科学家。 而吴恩达最“家喻户晓”的工作，是通过他开发的神经网络，仅是看了一周的油管视频，便自主学会识别哪些是关于猫的视频。 这个案例可以说是为人工智能领域翻开崭新一页。 …… 最后，也正如许多网友在吴恩达推文下的留言，希望能够早日康复。

吴恩达被diss了

夏乙 岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 吴恩达团队可能没想到突然被diss。 吴恩达Twitter一发，说得好像这个问题已经解决了一样，可是他们只找了4名放射科医师，略微超过了他们的平均成绩。 生物学家、医生、以及吴恩达的半个机器学习同行们对这条Twitter的不满，很大程度上也是因为吴恩达老师的学术地位和影响力。 与当年的洋洋洒洒、雷霆万钧相比，他这次对吴恩达的批评，应该算是“三和一少”的态度了。 而说马库斯，马库斯就到。 刚刚马库斯也出手参与了一下这件事，他又在Twitter上开炮： “过度炒作可能已经成了吴恩达的习惯，在影像诊断上，在汽车上，更普遍地说在AI上都是这样。” 关于未来 其实，放狠话的不仅仅是吴恩达。

吴恩达机器学习笔记

（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力

吴恩达 prompt 课程笔记

吴恩达 prompt 课程笔记 1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 text = f""" You should express what you want 根据提供的文字是否能提取出步骤，如果能提取，按照格式输出步骤，不能则输出”无步骤提供“ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 get_completion(prompt) print("Completion for Text 1:") print(response) 负样本： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 text = f""" In

吴恩达机器学习II

吴恩达机器学习II 于2020年10月26日2020年10月26日由Sukuna发布 注意:X是一个 的矩阵,矩阵的第一列都是1!

吴恩达机器学习I

吴恩达机器学习I 于2020年10月20日2020年10月20日由Sukuna发布 第一题:WarmUp 让我们写一个函数返回一个单位阵 这真没啥好说的 function A = warmUpExercise % Save the cost J in every iteration J_history(iter) = computeCost(X, y, theta); end end 吴恩达给的代码里面出现了迭代

吴恩达机器学习III

吴恩达机器学习III 于2020年11月2日2020年11月2日由Sukuna发布 第一部分:多分类 X:是一个 维的矩阵,里面存的是m组数据集 第一题: 正则化的逻辑回归表达式 function [

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9：PCA 及其 Python 实现

在PCA中，要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当把所有的数据都投射到该向量上时，PCA的关键点就是找到一个投影平面使得投影误差最小化。

吴恩达机器学习 - 正规函数

吴恩达机器学习笔记-4

偏斜类（skewed classes）问题，表现为训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例。

吴恩达《 提示工程》学习笔记

吴恩达的《ChatGPT 提示工程》课程主要是分享使用大语言模型API来构建应用程序的一些可行性，以及如何构建的最佳实践。 （如图8、9所示） 机子从内而外没有任何问题，续航比起三星的小杯来说相当可以，日常使用一天一充足矣！ （如图8、9所示） 机子从内而外没有任何问题，续航比起三星的小杯来说相当可以，日常使用一天一充足矣！

吴恩达笔记8-KMeans

吴恩达机器学习-8-聚类和降维 本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。 K-means算法过程 吴恩达视频的中的伪代码为 repeat { for i= to m # 计算每个样例属于的类 c(i) := index (from 1 to K) of cluster

按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（9）

需要选择合适的模型，能够正确的训练模型，并更好的拟合数据。如下的例子是房价面积和价格的线性回归模型，

吴恩达机器学习笔记-5

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