Andrew Ng 機器學習&深度學習課程 程式碼作業解答 集合
阿新 • • 發佈:2019-01-26
寫在最前
2018年是對自己來說是嶄新的一年,在過去的3個多月裡,從最基礎的lr, 學到現在的LSTM, GAN..感覺第一次追上了電腦科學飛速發展的浪潮。雖然很多地方都仍是一知半解,但時間還長,還是可以學到更多前沿的技術。算是給自己鼓勵吧。
Ng的入門課程Machine Learning與Deep Learning很贊,從小白一個個練習做了過來感覺受益良多。下面是自己完成的練習,作業程式碼已上傳github,僅供參考。如果你也在學習這兩門課程,希望你能獨立完成程式設計作業,儘管你會覺得看著我的程式碼也很簡單,很好理解,就直接複製了,可是如果你獨立完成的話,並不是想象的那麼容易,也會很快的遺忘。 當遇到困惑的地方時歡迎參考我的做法。有錯誤之處煩請留言指出,謝謝!
Machine Learning (Coursera作業)
- 程式碼連結
- ex1 Linear_regression
- ex2 Logistic_regression
- ex3 neural_network_part1
- ex4 neural_network_part2
- ex5 evaluating_algorithm
- ex6 svm
- ex7 K-means & PCA
- ex8 Anomaly Detection and Recommender Systems
Deep Learning (程式碼作業)
- Improve Deep Neural Networks
- 主要介紹了正則化,dropout, optimizer,gradient checking與tensorflow的基本使用
- Convolutional Neural Nets
- 主要有 numpy實現CNN, Keras入門,Resnet,YOLO3, Face Recognition, Neural Style Transfer等模型和論文的實現
- Sequence Model
- 主要有numpy實現RNN, LSTM應用,word2vec以及除偏,Language translation, 以及attention模型(實現觸發字)等。