编程作业 8 - 异常检测和推荐系统在本练习中，我们将使用高斯模型实现异常检查算法，并将其以用于检查网络上的故障服务器。我们还将看到如何协作过滤构建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。Anomaly detection（异常检测）我们的第一个任务是使用高斯模型来检测数据集中未标记的示例是否应被歧视为异常。我们有一个简单的二维数据集开始，以帮助可视化该算法正在做什么。import numpy as

DNN梯度检验

正则化深度学习模型具有很高的灵活性和能力，如果训练数据集不够大，将会造成一个严重的问题–过拟合。尽管它在训练集上效果很好，但是学到的网络不能应用到测试集中！你将学习：在深度学习模型中使用正则化。# import packagesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom reg_utils import sigmoid, relu,

到目前为止，你一直使用梯度下降来更新参数并使损失降至最低。在本笔记本中，你将学习更多高级的优化方法，以加快学习速度，甚至可以使你的损失函数的获得更低的最终值。一个好的优化算法可以使需要训练几天的网络，训练仅仅几个小时就能获得良好的结果。梯度下降好比在损失函数JJJ上“下坡”。就像下图：损失最小化好比在丘陵景观中寻找最低点在训练的每个步骤中，你都按照一定的方向更新参数，以尝试到达最低点。符号：与往常

机器学习概述  人工智能概述    机器学习是人工智能的一个实现途径    深度学习是机器学习的一个方法发展而来  机器学习、深度学习能做些什么？    传统预测    图像识别    自然语言处理  什么是机器学习？    机器学习是从数据中子自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。    数据    模型    预处  从历史数据当中获得规律？这些历史数据是怎样的格式？    数据集构

编程作业2 logistic_regression（逻辑回归）推荐运行环境：python 3.6建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取，根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。python实现逻辑回归 目标：建立分类器（求解出三个参数θ0θ1θ2\theta_0 \theta_1 \theta_2θ0​θ1​θ2​）即得出分界

你将建立一个神经机器翻译（NMT）模型，以将人类可读的日期（“25thofJune,2009”）转换为机器可读的日期（“2009-06-25”）。你将使用注意力模型来完成此任务，注意力模型是序列模型中最复杂的序列之一。...

在本次作业中，你将学习神经风格迁移。该算法由Gatys等人在2015年创建(https://arxiv.org/abs/1508.06576%E3%80%82))。在此作业中，你将：目前你研究的大多数算法都会优化损失函数以获得一组参数值。而在神经样式转换中，你将学习优化损失函数以获得像素值！1 问题陈述神经风格迁移（NST）是深度学习中最有趣的技术之一。如下所示，它将“内容”图像（Content）

在这一部分中，你将实现一个称为“Emojifier-v1”的基准模型。图2基准模型（Emojifier-V1）。模型的输入是与句子相对应的字符串（例如，“Iloveyou”。在代码中，输出将是维度为（1,5）的概率向量，然后将其传递到argmax层中以提取概率最大的表情符号的输出索引。为了使我们的标签成为适合训练softmax分类器的格式，让我们将从当前YYY的维度、(m,1)(m,1)(m,1)

你将建立一个神经机器翻译（NMT）模型，以将人类可读的日期（“25thofJune,2009”）转换为机器可读的日期（“2009-06-25”）。你将使用注意力模型来完成此任务，注意力模型是序列模型中最复杂的序列之一。...