相较于http,https提供了身份验证与加密通信方法.于是,出于安全性考虑,越来越多的网站开始使用https协议. 一、环境准备 为了成功配置https,你需要具备以下环境...
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5.1 多特征量(Multiple features) 本节课开始讨论一种新的线性回归的版本,这个版本更适用于多个变量或多特征量的情况。 在多变量线性回归算法中,符号规范如下...
4.1 安装环境说明 操作系统:Windows7 SP1 64位Octave版本:octave-4.2.1-w64.zip 4.2 安装过程 在Octave官网中下载最新版本...
3.1 矩阵和向量(Matrices and vectors) 本节课主要介绍的是矩阵和向量的概念。 矩阵(Matrix): 由数字组成的矩形阵列,并写在方括号内。如: 矩阵...
2.1 模型描述(Model Representation) 2.1.1 模型常用表示符号 一般情况下,模型算法的变量表示如下: m:表示训练样本的数量; x:表示输入参数,...
新的学习周期开启喽!在接下来的几天,我将开始学习吴恩达的机器学习课程,并将课程的主要内容整理成笔记,以便以后能够快速的检索到相关内容。 1.1 欢迎(Welcome) ...
1. 深层神经网络(Deep L-layer Neural network) 什么是深度神经网络呢? 首先,我们之前已经学习了Logistic回归、单隐层神经网络,图1中还给...
续前一节1.3 浅层神经网络1 5. 向量化实现的解释(Explanation for vectorized implementation) 本节课主要对前一节课第4节写出的...
从今天开始,本人将继续学习吴恩达教授的深度学习课程第一部分神经网络和深度学习第三周浅层神经网络的相关课程,这部分课程将分为两天进行学习,并整理学习笔记。 1. 神经网络概览(...
续前一节 1.2 神经网络基础2 7. 计算图(Computation Graph) 神经网络的计算都是按照前向传播过程计算出神经网络的输出,紧接着用反向传播过程来计算出对应...
2018.02.16-2018.02.18三天时间本人将陆续学习吴恩达(Andrew Ng)教授的深度学习课程第一部分神经网络和深度学习第二周神经网络基础的内容,下面是...
1. Welcome 本课程旨在培养成千上万的人使用人工智能,去解决真实世界的实际问题,创造一个人工智能驱动的社会。——Andrew Ng 人工智能是一次新的电力革命 电力曾...