应用于图像分类的深度神经网络：应用 完成本节后，您将完成第4周的最后编程任务，也完成本课程的最后编程任务！ 您将使用您在之前的作业中实施的函数来构建深度网络，并将其应用于猫与非猫分类。 希望相对于之前的逻辑回归实现，您将看到精度的提高。 完成这项任务后，您将能够： 建立和应用深度神经网络监督学习。 1 – 包 Let's first import all the packages that you will need during this assignment. numpy is the fundamen…

Part 1：Building your Deep Neural Network: Step by Step 1 - Packages Let’s first import all the packages that you will need duri ng this assignment. - numpy is the main package for scientific computing with Python. - matplotlib is …

Planar data classification with one hidden layer 1 - Packages Let’s first import all the packages that you will need during this assignment.  - numpy is the fundamental package for scientific computing with Python.  - sklearn prov…

3 - General Architecture of the learning algorithm It’s time to design a simple algorithm to distinguish cat images from non-cat images. You will build a Logistic Regression, using a Neural Network mindset. The following Figure explains why Logistic Regre…

Part 1：Python Basics with Numpy (optional assignment) 1 - Building basic functions with numpy Numpy is the main package for scientific computing in Python. It is maintained by a large community (www.numpy.org). In this exercise you will learn several key numpy…

%% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression %  Instructions %  ------------ %  %  This file contains code that helps you get…

训练神经网络： 参数的随机初始化（吴恩达课程9.6节内容） 利用正向传播算法计算所有的h(x)（即隐藏层等） 编写计算代价函数J的代码（9.1节） 利用反向传播算法计算所有的偏导数（9.2节,9.3节） 利用数值检验方法检验这些偏导数（例如梯度检验法，9.5节） 使用优化算法来最小化代价函数（例如梯度下降等算法，与反向传播算法相结合来处理）