吴恩达机器学习(Andrew

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net
愿风去了·2024-09-15 21:11

祷告神——何等满足何等喜乐 2021-10-27

今日为孩子们的祷告：积极地照顾自己主啊，我把（……David，……，Andrew）仰望交托在你手上，求你赐她（他）喜欢健康食品的胃口。
9c97b134f88b·2024-08-27 06:01

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

时代华文出版社｜《双层记》张添意：一个地上地下同时展开的故事

在地上，小男孩Andrew难以忍受孤儿院里的生活，设法逃了出来。他举目无亲，又频频遇险，他该何去何从？在地下，误入下水管道的小老鼠Andrew不但迷了路，而且还遭遇到了一群可怕的生物。它们是敌是友？
00961e58db98·2024-02-20 02:16

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于
魏清宇·2024-02-14 21:14

Coursera | Andrew Ng (02-week2-2.10)—局部最优的问题

该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2024-02-12 11:30

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工
魏清宇·2024-02-11 09:55

吴恩达机器学习—推荐系统

问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示，洋红色线内的数据表示缺失数据，那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢？基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上，有四个人对于不同电影的评分，我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示，如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j，我们可以用一个学习算法学习参数，然
魏清宇·2024-02-11 02:53

超强的执行力，是对平庸生活最好的回击！

（Andrew:烂开始是最好的解药）因为完美的准备是不存在的。我们永远也不可能准备好。让大脑切换路径，直接跳过“
Andrew在Montreal·2024-02-11 00:13

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：1.png在这里我们有一系列点，却没有标签
Sunflow007·2024-02-09 20:26

吴恩达机器学习笔记（2）

一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果
python小白22·2024-02-09 18:11

澳大利亚亿万富翁Andrew Forrest的深度虚假视频宣传加密货币骗局

网络安全公司Cybertrace对一段“令人信服”的深度假视频发出警告，该视频的主角是澳大利亚矿业巨头兼商人。这段深度虚假视频显示，Forrest在社交媒体上宣传虚假的加密货币交易平台。相关深度造假视频出现在Facebook上，鼓励用户注册一个欺诈平台，该平台声称可以让“普通人”每天赚取数千美元。据Cybertrace称，陷入骗局的受害者会被引导至一个名为“QuantumAI”的网站，该网站与诈骗
WAIHUI110_HK·2024-02-09 18:46

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

课程：吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价，组成的数据集来画图。
jenye_·2024-02-07 05:21

CGAL笔记之凸包算法—2D凸包和极值点

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档CGAL笔记之凸包算法—2D凸包和极值点1介绍2凸包3个使用Graham-Andrew算法的示例4个使用PropertyMap的示例5个极值点和船体子序列
3333yyt·2024-02-05 23:26

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0·2024-02-05 18:34

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元（KKK）分类问题输出单元不止一个（K>1K\gt1K>1）神经网络的代价函数公式：hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\
yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案 激活函数的选择 为什么要使用激活函数

在需求预测案例中，awareness这个输入可能不是二元(binary)的，或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely)，此时相比将awareness规定为0、1，不如考虑概率，认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十 神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层，该层的神经元数量越少TensorFlow（张量流）实现神经网络的搭建sequential（）把两层顺序连接起来；如果有新的x，用predict()人工智能
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化
YANWeichuan·2024-02-01 03:40

凸包（andrew）

将所有点按照x为first，y为second从小到大排序，（可以先删除相同点）得到p数组，将p1p2放到凸包中，从p3开始为左则加入，为右则删到为左，最后到最右边的点，求得下凸包，再反向一个上凸包。//输入点数组p，个数为n，输出点数组res,函数返回凸包顶点数//输入时先去除重复点（有需要时不去）//若是不希望边上有两个以上的点（输入点），则将1&&cross(res[m-1]-res[m-2]
laochonger·2024-01-31 08:37

最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机，因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值，比如智能推荐，网络搜索，图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值，比如未来在自动驾驶汽车，工厂，农业，医疗
PengHao666999·2024-01-30 23:32

凸包算法总结

二、求法：目前比较常见的两种求法分别为Graham扫描法和Andrew算法，由于两个算法都需要对点进行排
CCloth·2024-01-29 02:09

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d
ttyykx·2024-01-25 04:51

吴恩达机器学习Coursera-week11

PhotoOCR在此章的课程中，Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题，并将一个大问题分解为多个小问题，并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来
geekpy·2024-01-24 20:23

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

1.机器学习的概念在进行特定编程的情况下，给予计算机学习的能力。机器学习是一种人工智能的分支，它关注如何通过计算机算法和模型来使计算机系统从数据中学习和改进。机器学习的目标是让计算机系统能够自动分析和理解数据，并根据数据的模式和规律做出预测和决策，而无需明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_·2024-01-21 22:01

第八章 正则化

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

2022-12-14科研日志

今天主要学习了吴恩达机器学习的网课，又复习了一下机器学习；然后看了看VIO相关资料论文，今天看了几篇知网上搜到的关于VIO的硕士博士毕业论文和一篇20年的VIO综述，这方面的论文对于一个领域一般都有比较全面的描述
独孤西·2024-01-20 21:17

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的
Carey_Wu·2024-01-18 16:26

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型，预测连续的数值输出；分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据，要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签，或是所有数据都是同一种标签
python小白22·2024-01-17 14:59

【Git问题】fatal: Authentication failed for ‘https://github.com/BJUT-Andrew/git-demo.git/‘

很多人抄袭别人的帖子说要添加username:password，实际上现在password已经不行了，需要在github中生成token然后用token替换password！！！有用的话点个赞哦~
Pidog.·2024-01-14 22:12

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。
skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference
skylar0·2024-01-10 18:22

Eclipse教程之Windows开发环境如何安装Git

一、前言2005年开发Samba的Andrew试图破解BitKeeper（一款商业的版本控制系统）的协议(这么干的其实也不只他一个)，被BitMover公司发现了，于是BitMover公司怒了，要收回Linux
zheting·2024-01-07 00:07

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据，我们要通过这些数据来找出一个函数，来预测任意面积下的房价，这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x
机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

【吴恩达机器学习】第一周课程笔记

下面是我近期学习机器学习的笔记，出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like，有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考
Estella_07·2024-01-04 08:24

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。
AADGSEGA·2024-01-04 08:23

Coursera | Andrew Ng (01-week-2-2.11)—向量化

该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2024-01-03 23:15

名字的烦恼

我有个朋友叫Andrew,儿子也叫Andrew。我问他太太，在家里叫声Andrew这爷俩知道是叫谁不？她太太告诉我，想和哪个Andrew说话，就看着他说。不光我们有抱怨
东五君·2024-01-03 21:00

【曼曼谈：超级酷爸—看和全球90多个国家做生意的Peter如何陪伴孩子】

超级酷爸今天的主角是Peter，两个男孩的父亲，小儿子Andrew在酷猴亲子中心上学。
圆慧亲子关系与生命成长·2024-01-01 10:21

心情低落时，希望你身边有Andrew的陪伴

于此同时，塔台联络员Andrew一直和他保持着联系。Andrew用他放松平静的声音陪Richard渡过了生命的最后时刻。他们的对话被人形容为“像一
前途达达·2023-12-27 03:26

ML学习安排和资源链接

第一阶段：学习前置数学知识机器学习的数学基础_二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段：认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h，看了一点发现后面没字幕了
Nice night·2023-12-23 13:55

墨尔本生存记录6.22

Andrew是个不错的房东，至少他在想办法帮助找工作。不过因为这个时候是冬天，很多的工作并不好找。当然也体验了一回直接和澳洲的农场主交流找工作的机会。后
睿楠·2023-12-23 13:41

机器学习之——认识机器学习

在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
ldxxxxll·2023-12-22 08:43

Machine learning

1#本文所有内容都是有关Andrew老师视频资料知识总结，其中各模型案例均由python实现。什么是机器学习？
牧樵·2023-12-20 15:52

当初自己为什么选择计算机？

那时候第一次接触编程（C++），说实话，第一次写程序的时候感觉头大，啥都不会，连第一行#include代码都不知道什么意思，只会照着老师或者网上给的代码一行行抄，不过还是很感谢我的高中信息老师梁sir（Andrew
小邓在森林·2023-12-18 12:36

深度学习学习顺序梳理

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记
陌上阳光·2023-12-14 23:37

TED演讲之Andrew Solomon

AndrewSolomon早就想给大家介绍这个男人了，在我看过的TED演讲中这个算是压箱底之一了，之前的KenRobinson谈教育也是。话不多说，我们先来看一段AndrewSolomon的演讲。爱，本无条件——AndrewSolomo_腾讯视频没错，他是一名同性恋者，可能你觉得他看上去并不像。他显得很绅士，声调和语速平缓。他所说的故事都带有阴郁色彩，这个层面主要是身份认同，人们对于不了解而又不正
opcc·2023-12-14 19:31

机器学习之——认识机器学习

在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
做阿尔法的狗·2023-12-14 17:54
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