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Coursera机器学习的每周测验(包含每节课暂停时的测验,完整版)。

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简介:
请务必注意:这并非编程训练!请务必注意:这并非编程训练!请务必注意:这并非编程训练!以下资源涵盖了Coursera机器学习课程每周每课时(第2-11周)的测验题目,每个课程都包含在课时暂停后进行的简短练习,这些练习均是我个人通过截图收集的,并且全部为英文版本。此外,部分图片中我添加了个人对解题思路的理解说明,如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎与我一同探讨交流。Coursera机器学习的这些测验题目极具代表性,能够精准地把握核心知识点,对于回顾和巩固您已掌握的知识体系将大有裨益。

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客服
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  • Coursera间小
    优质
    本课程提供Courserа平台上的机器学习专项课程每周测验及章节小测试题解析,旨在帮助学习者深化理解并掌握相关知识与技能。 注意:这不是编程练习!不是编程练习!不是编程练习!重要的事情说三遍。本资源是Coursera机器学习每周每课的测验题目,包括每节课都有暂停之后的小练习,都是我自己截图下来的,内容为纯英文版。部分图片中我使用FastStone添加了个人的理解和解题思路,如果有问题可以一起交流。Coursera上的机器学习题目非常经典且切中要害,对于复习巩固学过的知识有很大帮助。
  • 《Windows API日练
    优质
    《Windows API每日练习》完整版是一本全面介绍Windows编程技术的实践指南,通过每日例程帮助读者深入理解API应用技巧。适合程序员进阶学习使用。 《Windows API一日一练》最全版本,共93讲。
  • Windows API日练PDF
    优质
    《Windows API每日练习PDF完整版》是一份全面的学习资料,包含针对Windows API编程的各种练习题,旨在帮助开发者通过每日实践来提升API使用技巧和效率。 《Windows API一日一练》是一份针对Windows操作系统编程者的宝贵资源,涵盖了广泛且深入的API知识。Windows API是Microsoft Windows操作系统提供给开发者用于编写应用程序的一系列函数、常量、数据类型和结构,使得开发者能够访问系统功能如文件操作、图形绘制及网络通信等,并构建丰富的桌面应用。 在这个PDF系列中,读者可以期待学习以下关键知识点: 1. **基础概念**:理解Windows API的核心内容包括调用约定、线程管理、进程控制以及内存管理和异常处理。 2. **函数调用**:掌握如何使用API函数如CreateProcess创建新进程,ExitThread结束线程,LoadLibrary和GetProcAddress动态加载库及获取函数指针的方法。 3. **窗口与消息**:了解窗口类的定义、实例化过程及其事件响应机制,学习处理各种窗口消息例如WM_PAINT和WM_COMMAND等。 4. **输入输出操作**:掌握键盘鼠标输入的处理方法以及使用API进行文件读写、打印及设备控制的操作技巧。 5. **图形绘制**:通过GDI(Graphics Device Interface)了解如何在Windows系统中实现图形文本位图与矢量图像的绘制技术。 6. **资源管理**:学习内存句柄和系统资源的有效利用方式,掌握VirtualAlloc和VirtualFree等API用于虚拟内存的操作技巧。 7. **事件处理及定时器设置**:理解并应用WM_TIMER、WM_QUIT等相关消息进行程序内部的时间管理和事件响应机制的实现方法。 8. **网络编程实践**:探索Winsock API以支持TCP/IP与UDP协议下的数据传输,为开发人员提供完整的网络通信解决方案。 9. **注册表操作技巧**:掌握RegCreateKeyEx和RegSetValueEx等函数用于读写Windows系统配置信息的技术细节。 10. **安全性及权限控制**:理解如何使用安全描述符、ACL(Access Control List)以及ACE(Access Control Entry)来管理对象访问权以确保程序的安全性。 11. **多线程编程技巧**:学习创建和管理线程的方法,掌握Mutex、Semaphore与Event等同步原语的运用策略。 12. **调试技术应用**:了解DebugBreak及OutputDebugString等API用于代码调试的技术细节,并学会如何分析崩溃转储文件以定位问题根源。 13. **性能计数器监控**:通过Performance Counter API实现对系统和应用程序运行状态的有效监测,以便于优化程序性能表现。 14. **错误处理策略**:理解GetLastError与SetLastError等函数的用途以及FormatMessage用于解析错误代码的技术细节。 通过《Windows API一日一练》的学习过程,开发者能够逐步掌握在Windows操作系统级别进行编程的能力,并提高解决问题的实际技能。每篇PDF将深入讲解一个或多个主题并提供实例代码和解释以帮助读者加深理解。无论是初学者还是有经验的开发人员都能从中学到有价值的知识与技巧。
  • 吴恩达第一(Quiz).pdf
    优质
    这份PDF文档包含了吴恩达在Coursera平台上的机器学习课程第一周的小测验题目及解答,适合想要系统学习机器学习理论与实践的人士参考使用。 吴恩达机器学习第一周quiz小测验.pdf
  • 吴恩达第三(Quiz).pdf
    优质
    这份PDF文档包含了吴恩达在Coursera平台上的机器学习课程第三周的小测验题目和解答,旨在帮助学生巩固关于逻辑回归的相关知识。 根据给定的文件信息,可以提取以下知识点: 1. 神经网络的基础概念:文档提到“激活向量”、“训练示例”、“隐藏单元”,涉及神经网络基本结构。该结构由输入层、若干隐藏层及输出层组成;每一层包含多个神经元,这些神经元的输出构成一个激活向量;每个数据集中的样本被称为一个训练示例。 2. 神经网络中的矩阵操作:文档中提到了“权重矩阵”、“偏置项”的计算和使用方式。这反映了在深度学习模型前向传播过程中使用的高效矩阵运算方法。 3. 前向传播的向量化实现:文中列举了一些用于加速神经网络训练过程的方法,包括利用矩阵乘法来快速完成每一层输入与激活函数应用之间的转换操作。 4. 激活函数的选择:文档中讨论了几种常见的非线性变换方式(如tanh、Sigmoid、ReLU及Leaky ReLU),并强调了正确选择对模型性能的重要性。例如,tanh通常更适合于中间隐藏层的处理任务,而sigmoid则常用于二分类问题中的输出预测。 5. 隐藏层权重初始化:文档指出将所有初始权重设置为零会导致各神经元学习相同的特征模式,从而引发训练过程中的“对称性破坏”现象。因此推荐采用其他方法来打破这种同质化倾向,并促进不同的单元体独立地捕捉到数据集中的多样特性。 6. 输出层的激活函数选择:对于二分类问题(比如区分黄瓜和西瓜),文档建议使用sigmoid作为输出神经元的非线性变换器,因为它可以给出一个介于0-1之间的概率估计值,便于后续决策过程的应用。 7. Python中NumPy库应用:文中提及了利用Python编程语言中的科学计算工具包——numpy来进行矩阵运算的例子。这有助于读者理解和实现向量化操作在神经网络训练中的重要性。 8. 神经网络的学习机制:文档解释了通过反向传播算法进行梯度下降迭代的过程,说明如何让不同层的单元体逐步学会识别不同的特征模式并最终达到优化目标函数的目的。 9. 权重和偏置更新规则:在多次训练循环中不断调整模型参数(权重与偏差)以适应新的输入数据集。这使得网络能够更好地拟合实际问题,并提高其泛化能力。 10. 神经网络的层次结构设计原则:文档还强调了构建多层架构的重要性,指出增加深度有助于解决更加复杂的问题类型,而不仅仅是简单的线性分类任务。 通过这些知识点的学习和理解,我们可以更全面地掌握吴恩达机器学习课程中关于浅层神经网络的核心概念,并为进一步深入研究提供坚实的基础。
  • 山东大代码
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    本项目为山东大学机器学习课程的完整实验代码集合,涵盖回归、分类、聚类等算法实践,适合初学者深入理解和应用机器学习技术。 山东大学机器学习实验代码包括以下内容: Exp 1:线性回归 Exp 2:逻辑回归及牛顿法 Exp 3:正则化 Exp 4:朴素贝叶斯 Exp 5:支持向量机(SVM) Exp 6:K-Means聚类 Exp 7:主成分分析在人脸识别中的应用
  • 吴恩达在Coursera程PPT
    优质
    这段简介可以这样描述: 该资源为吴恩达教授在其在线教育平台Coursera上所开设的机器学习课程配套演示文档(PPT),涵盖广泛而深入的主题,是入门与进阶的理想材料。 Coursera上吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程PPT是人工智能深度学习入门的重要资源。
  • 决策树实试集
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    本项目旨在通过构建和优化决策树模型来解决分类问题,采用多种标准评估算法性能,并对不同参数设置进行比较分析。 在进行模型训练的过程中,测试集扮演着至关重要的角色。它用于评估模型的性能,并帮助我们了解模型对于新数据的表现如何。为了确保我们的机器学习算法能够泛化到未知的数据上,我们需要一个独立于训练过程之外的数据集合来进行验证和调整。 通常情况下,在构建深度学习或传统机器学习项目时,我们会将整个可用数据集分割成三部分:用于训练的训练集、用于验证模型性能并进行超参数调优的验证集以及最后用来评估最终模型效果的测试集。这样的划分方式有助于我们避免过拟合现象,并且确保我们的算法具有良好的泛化能力。 在实际应用中,选择合适的策略来分割数据非常重要。例如,在处理不平衡的数据分布时,我们需要特别注意如何公平地分配各类样本到各个集合当中去;而在时间序列预测任务上,则需要按照时间顺序进行划分以反映真实场景中的因果关系等特性。
  • ()2020年吴恩达程第六题(ex5)
    优质
    本简介提供完整版2020年吴恩达机器学习课程第六周练习题的学习指南,包括正则化、神经网络架构等主题的实践内容。适合希望深入理解并应用机器学习算法的技术爱好者和学生。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第六周编程作业ex5所需的四个m文件,解压后放入原始作业压缩包即可使用。所有编程作业均为本人独立完成,并尽量采用向量化计算方式,全部满分通过。