包含深度学习课程第一课第二周作业所需数据集、模块和相关代码。相关课程的作业的文档说明请搜索相关博客即可。 课程使用notebook做的，需要先安装juyter notebook。 在编程一开始需要导入python第三方库，包括numpy h5py matplotlib PIL scipy 统一使用pip下载安装，安装方法在命令窗口pip install 库名称 。 资源文件： assignment2.ipynb 是notebook文件可在网页book中打开，做好的作业和代码及运行结果都在里面； images 文件夹中是一些共测试的图片 datasets 文件夹中是本周课程用到的数据集，包括训练集和测试集； assignment2 文件夹是其他人做的作业； lr_utils.py 是课程提供的导入数据的模块，具体代码开始部分使用。

斯坦福大学Andrew Ng教授的《机器学习》上课讲义及matlab源码。可配合公开课视频来学，效果很好。

配套吴恩达深度学习第四课第三周yolo算法，各位可能也下载其他人的发现并不好用，我猜想可能是每个人对应的yolo文件需要配套的文件，所以我把生成yolo.h5的文件都放在里面了，直接解压之后复制粘贴替换在作业里面。如果还不能有用，请按照我提供的链接自己生成yolo（工具我已经下载在压缩包里面了），务必在我的文档里面进行（不要把文件解压后放在一个文件夹里，直接解压当前文件夹） 如果不好用可以留言求助私聊

自用就是这个，放在对应目录就行，不能直接传源文件所以传的是压缩文件。文件很大，如果要自己做一个yolo.h5的话还是比较费心的。

如果import其他地方找到的yolo.h5可能导致文件不可用，折腾了一下午，终于搞定了这个文件，现在分享出来~

适用于吴恩达深度学习课程的yolo.h5模型文件，利用yolo官网的weights与cfg文件，通过yad2k转换为keras的h5模型文件。

吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）

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