吴恩达机器学习:week2 第13页

【吴恩达机器学习教学视频笔记】

第二部分：高级学习算法第九章多类的分类9.1多类多类是指输出不止有两个输出标签，需要对多个种类进行分类，即下图的情况。9.2softmax对于多类中的激励的求法与逻辑回归不同，计算方法如下图：当有N个类别时，,通过比较的值来确定其结果。代价函数如下图：可以得出其代价函数与逻辑回归相似，代价函数与y的取值有关。同时当y一定时，值越大，其损失函数值越小。9.3神经网络的softmax输出采用最大回归模

Steve1z·2022-12-01 07:23

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习 Large scale machine learning

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习Largescalemachinelearning17-1.学习大数据集Learningwithlargedatasets17-2.随机梯度下降Stochaticgradientdescent

Saulty·2022-12-01 07:22

【2022吴恩达机器学习】决策树

决策树1.1决策树模型决策树是一种典型的分类方法比如说有一组数据，特征量是“是不是折耳”、“是不是圆脸”、“有没有胡须”，输入特征x是这三项，预测目标输出y为“是不是猫”，x采用分类（离散值）。决策树模型：椭圆形的节点都为决策节点，矩形框称为叶子节点。两边子节点的划分属性不一致原因在于：原样本集经过Earshape属性判断之后，样本划分为两个部分(Earshape=Pointy；Earshap=F

lucky_08·2022-12-01 07:20

吴恩达机器学习（二十）—— 推荐系统

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2022-12-01 02:07

吴恩达机器学习课后作业3.1——利用神经网络进行多层次分类（Multi-class Classification with the neural network）

1.问题和数据在练习2中，我们实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，逻辑回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器。在这部分练习中，您将使用与前面相同的训练集实现一个神经网络来识别手写数字。神经网络将能够表示形成非线性假设的复杂模型。本周，你们将使用我们已经训练过的神经网络的参数。您的目标是实现前馈传播算法来使用我们的权值进行预测。在下周的练习中，您将编写用于学习神经网络参数的反向传播算

学吧学无止境·2022-12-01 00:31

吴恩达机器学习课后作业3——多层次分类（Multi-class Classification）

1.问题和数据自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上写的金额。这个练习将向您展示如何将您所学到的方法用于这个分类任务。在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。ex3data1.mat中有5000个训练示例。其中每个训练示例是一个20像素×20像素的数字灰度

学吧学无止境·2022-12-01 00:00

吴恩达机器学习课后作业——多元分类及前向传播

1.写在前面吴恩达机器学习的课后作业及数据可以在coursera平台上进行下载，只要注册一下就可以添加课程了。所以这里就不写题目和数据了，有需要的小伙伴自行去下载就可以了。

XHHP·2022-12-01 00:29

Coursera吴恩达机器学习ML-week4-ex3多分类及神经网络-python实现

很多函数或者内部的一些计算其实没用，但是因为是对应matlab上的作业，所以有的部分会显得多余不过对于图像的呈现就略过了，个人认为还是先熟悉算法为主，这样进度也快点task1多分类importnumpyasnpimportpandasaspd#importmatplotlib.pyplotasplt不画图也就用不到了#importmatplotlibfromscipy.ioimportloadma

wuuucj·2022-12-01 00:58

吴恩达机器学习课后作业--week3前馈神经网络

题目：这部分，你需要实现一个可以识别手写数字的神经网络。神经网络可以表示一些非线性复杂的模型。权重已经预先训练好，你的目标是在现有权重基础上，实现前馈神经网络。若已给定神经网络中的theta矩阵（需要用反向传播算法得出），实现前馈神经网络，理解神经网络的作用。题目已给出a(1)为第一层输入层数据，有400个神经元代表每个数字的图像（不加偏置值）；a(2)为隐藏层，有25个神经元（不加偏置值）；a(

cv吴彦祖·2022-12-01 00:28

吴恩达机器学习课后习题（前馈神经网络）

一、神经网络多分类问题时，若特征变量的次数过高，项数过多，用逻辑回归会很慢，此时需要用到神经网络。还是区分0-9的十个数字的问题，若已给定神经网络中的theta矩阵（需要用反向传播算法得出），实现前馈神经网络，理解神经网络的作用。题目已给出a(1)为第一层输入层数据，有400个神经元代表每个数字的图像（不加偏置值）；a(2)为隐藏层，有25个神经元（不加偏置值）；a(3)为输出层‘，又10个神经元

扶风自是晴·2022-12-01 00:27

吴恩达机器学习课后习题（多分类逻辑回归）

一、多分类逻辑回归需要构建分类器，每次分类时，将多类分为第i类与非第i类两种类别，再利用逻辑回归的高级优化算法进行计算。二、实现多分类逻辑回归导入多个包，使用的数据集为.matlab格式，需要用到loadmat包读取mat文件。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibfromscipy.i

扶风自是晴·2022-12-01 00:57

吴恩达机器学习课后编程作业(Week3)

文章目录*week3多类分类*week3多类分类对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。让我们开始加载数据集。它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。#是个十类的问题importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.p

Tialyg·2022-12-01 00:26

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（3）多分类与神经网络

8道编程作业及解析见：Coursera吴恩达机器学习编程作业编程环境：JupyterNotebookProgrammingExercise3：Multi-classClassificationandNeuralNetwork

Fun'·2022-12-01 00:25

吴恩达机器学习课后作业ex3（python实现）

ex3是机器学习中经典的手写数字识别（使用逻辑回归分类），给出的数据是.mat后缀，可以用python中load方法加载数据。手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9，“0”被标记为10。这里先随机抽取100个手写体绘图出来查看。importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex3data1.mat'dat

糖醋web排骨·2022-12-01 00:54

吴恩达机器学习ex8-协同过滤推荐系统

目录1.导包2.加载并检查数据3.代价函数cost4.梯度下降gradient5.正则化代价函数cost和梯度下降函数gradient6.训练前的准备工作7.训练1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.opti

怀怀怀怀·2022-11-30 16:18

吴恩达机器学习课后习题（学习曲线）

一、学习曲线实现回归算法后，需要根据拟合数据的情况进行修改算法，增加训练集的数量、增加训练集特征、或改变lambda的大小。本次使用线性回归对计算出的函数曲线进行尽力拟合。二、实现学习曲线导入数据包。importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.ioassioimportscipy.optimizeasoptimportmatplotlib.pyplotas

扶风自是晴·2022-11-30 11:57

吴恩达机器学习课程笔记5——过拟合和正则化

过拟合问题过度拟合：就是我们拟合一个高阶多项式，这个假设函数几乎可以拟合所有的数据，但是这个假设函数太过庞大，数量太大导致我们没有足够的数据去约束它。这幅图是以线性回归为例子，第一张图是欠拟合（高偏差），可以看出来它没有很好的拟合数据。第二张图拟合效果刚刚好。第三张图，就是过度拟合（高方差）。这幅图是以逻辑回归为例子，同样是欠拟合、恰好拟合、和过度拟合。那么怎样解决过度拟合的问题呢？主要有两类方法

土豆土豆谢·2022-11-30 07:58

吴恩达机器学习笔记四之正则化

本节目录过拟合代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归1过拟合问题正则化技术可以改善过拟合问题。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很差，是过拟合，虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好；而中间的模型似乎最合适。那

luky_yu·2022-11-30 07:28

吴恩达机器学习系列课程笔记——第七章：正则化(Regularization)

7.1过拟合的问题https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=39到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过**拟合(over-fitting)**的问题，可能会导致它们效果很差。在这段视频中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且在此之后接下来

Lishier99·2022-11-30 07:27

吴恩达机器学习学习笔记第八章：正则化

1.过拟合问题如图所示是线性回归的三种情况：图一是欠拟合数据点没有全部被（另一种说法这个算法有高偏差）图二的二次函数来拟合效果很不错图三用了4次多项式有5个参数但是曲线歪歪扭扭的显得非常的奇葩我们称为过度拟合以前学术的说法叫这个算法具有高方差我们拟合这样一个高阶的假设函数他几乎能拟合训练集中所有数据但是变量太多我们没有足够的数据去约束它来获得一个好的假设函数到后面新来的数据的预测过程中可能会导致预

Rei12345678·2022-11-30 07:57

【吴恩达机器学习】学习笔记（过拟合&正则化）

过拟合问题（1）underfitting（欠拟合）如果我们的假设函数是一个一次函数，我们可能最后得到的是这样的一条直线，很容易看出它的拟合效果不是很好，这种情况我们称之为欠拟合。（2）justright(拟合的很好)（3）overfittiing（过拟合）如果我们给假设函数加入很多的高阶项，最后得到的曲线会想尽一切办法，把所有的数据点都拟合进去，这样的情况称过拟合这种情况下，看似所有的数据都被拟合

00111001·2022-11-30 07:57

吴恩达机器学习笔记 —— 8 正则化

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9338467.html本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。更多内容参考机器学习&深度学习在训练过程中，在训练集中有时效果比较差，我们叫做欠拟合；有时候效果过于完美，在测试集上效果很差，我们叫做过拟合。因为欠拟合和过拟合都不能良好的反应一个模型应

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-30 07:26

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化正则化（Regularization）是一种可以解决过度拟合问题的技术1、过度拟合问题我们在拟合过程中可能会出现以下三种情况：（1）欠拟合也可以说这个算法具有高偏差，说明它并没有很好的拟合所有数据

毕君郁·2022-11-30 06:56

吴恩达机器学习笔记-过拟合

概念假设我们有一组数据集如下图所示：左边的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x$，与数据集进行比较发现此函数和数据的拟合度并不是很高，先然数据并不是呈现一条直线的形状，因此我们认为此函数并不能很好的预测后面的数据的真实情况，我们通常称这种情况为欠拟合（underfitting）；中间的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2$，从曲线和数

weixin_33835690·2022-11-30 06:25

逻辑回归python正则化选择参数_吴恩达机器学习笔记（三）——正则化（Regularization）...

1.过拟合的问题(Over-fitting)如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0)，但是可能会不能推广到新的数据。(1)下图是一个回归问题的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很

weixin_39526415·2022-11-30 06:25

机器学习笔记 - 过拟合和正则化

基本概念图片来自吴恩达机器学习视频欠拟合：模型不能很好的描述整个训练集数据。（左图）过拟合：模型将训练数据中的特例或是误差也进行了描述，导致模型泛化能力差，不能准确预测新样本。

weixin_30456039·2022-11-30 06:55

【吴恩达机器学习笔记】第七章正则化

搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’获取更多人工智能、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/qq_36645271github：https://github.com/aimi-cn/AILearners第七章正则化7.1过拟合问题7.1.1什么是过拟合让我们继续使用用线性回归来预测房价的例子来了解什么是过拟合(over-fitting)。

Jermiane·2022-11-30 06:52

吴恩达机器学习笔记（六）正则化

吴恩达机器学习笔记（六）正则化一、过拟合问题(Overfitting)二、代价函数(CostFunction)三、线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)四、Logistic

AngelaOrange·2022-11-30 06:22

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

吴恩达机器学习笔记week7——正则化regularization处理过拟合问题7-1.过拟合问题Theproblemofoverfitting7-2.代价函数Costfunction7-3.线性回归的正则化

Saulty·2022-11-30 06:47

【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。

Pandaconda·2022-11-30 06:44

吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差

诊断偏差和方差一、作业内容在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。本次的数据是以.mat格式储存的，x表示水位的变化，y表示大坝的出水量。数据集共分为三部分：训练集（X,y）、交叉验证集（Xval,yval）和测试集（Xtest,ytest）。数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全

荭凯·2022-11-30 02:47

吴恩达机器学习课后作业——神经网络

一、神经网络前向传播一、作业内容在上一章的练习中，实现了多类逻辑回归来识别手写数字。但是逻辑回归只是一个线性分类器，不能形成更复杂的假设。神经网络将能够表示形成非线性假设的复杂模型。我们将使用已经训练过的神经网络的参数，实现使用前馈传播算法来对我们的权值进行预测。在这部分练习中，我们将使用与前面多类逻辑回归来识别手写数字相同的训练集实现一个神经网络来识别手写数字。数据集下载位置(包含吴恩达机器学课

荭凯·2022-11-30 02:17

python训练模型函数参数_吴恩达机器学习练习2——python代码详解

本文旨在帮助理解吴恩达机器学习课程中关于逻辑回归的练习。1.逻辑回归原题为构建一个逻辑回归模型来预测某个学生是否被大学录取。录取的评定标准是两次测试的得分。

weixin_39544101·2022-11-30 02:16

吴恩达机器学习课后习题疑问

假设m=4个学生上了一节课，有期中考试和期末考试。你已经收集了他们在两次考试中的分数数据集，如下所示：期中得分(期中得分)^2期末得分89792196725184749488368769476178你想用多项式回归来预测一个学生的期中考试成绩。具体地说，假设你想拟合一个的模型，其中x1是期中得分，x2是（期中得分）^2。此外，你计划同时使用特征缩放（除以特征的“最大值-最小值”或范围）和均值归一化

幸运的小菜鸟·2022-11-29 14:51

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（十八）降维（主成分分析 PCA）

文章目录0.前言1.主成分分析PCA如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~0.前言维数灾难：在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题。缓解维数灾难的方法是降维。降维的好处：舍弃部分信息后能使得样本的采样密度增大当数据受到噪声影响时，舍弃的无关信息往往与噪声有关1.主成分分析PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是常用的降

I can丶·2022-11-29 13:44

深度学习基础——week2

!!!更好的阅读体验!!!卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）深度学习三部曲Step1：搭建神经网络结构Step2：找到一个合适的损失函数(CostFunction)Eg:回归损失：均方误差（MSE），平均绝对值误差（MAE）分类损失：交叉熵损失，hingelossStep3:找到一个合适的优化函数，更新参数反向传播（BP）,随机梯度下降（SGD）,螺旋数据

-meteor-·2022-11-29 10:37

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(25)16.推荐系统(Recommender Systems)

geekxiaoz·2022-11-29 09:45

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十六章：推荐系统(Recommender Systems)

16.1问题规划https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=96在接下来的视频中，我想讲一下推荐系统。我想讲推荐系统有两个原因：第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，硅谷不同的技术公司，吴恩达老师常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，问他们觉得最重要的机器学习的应用是什么，或者他们最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答

Lishier99·2022-11-29 09:40

吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems

Saulty·2022-11-29 08:30

吴恩达机器学习ex3:多类分类

吴恩达机器学习作业三：多类分类知识点回顾：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmat1.1Dataset

wssssang·2022-11-29 08:33

吴恩达机器学习ex3 python实现

多分类这个部分需要你实现手写数字（0到9）的识别。你需要扩展之前的逻辑回归，并将其应用于一对多的分类。数据集这是一个MATLAB格式的.m文件，其中包含5000个20*20像素的手写字体图像，以及他对应的数字。另外，数字0的y值，对应的是10用Python读取我们需要使用SciPyimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

枸杞仙人·2022-11-29 08:03

吴恩达机器学习ex3:逻辑回归解决多分类

用逻辑回归解决多分类多分类实际上就是二分类的拓展,需要训练多个分类器,最终选取分类出来概率最高的那个分类器就是预测结果。用梯度下降算法优化最小函数求解多分类importscipy.ioassioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data():data=sio.loadmat("ex3data1.mat")X=data['X']#特

SumFunction·2022-11-29 08:03

吴恩达机器学习ex3多类别分类

数据集ex3data1.mat包含了5000条手写数字的训练样本，每个训练样本是20*20的像素灰度的矩阵。每一个像素值用浮点数来表示对应位置的灰度值，并被展开成400维的向量。即矩阵X中每一行代表一个训练样本。数据集ex3data1.mat中还包含了向量y，包含5000个样本的标签。importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpim

Ryan518000·2022-11-29 08:27

【吴恩达机器学习】Week4 编程作业ex3——多分类任务和神经网络

Multi-classClassification1.数据预处理和可视化dispalyData.mfunction[h,display_array]=displayData(X,example_width)%DISPLAYDATADisplay2Ddatainanicegrid%[h,display_array]=DISPLAYDATA(X,example_width)displays2Ddata

辰阳星宇·2022-11-29 08:51

吴恩达机器学习ex3

第一部分多分类问题题目介绍：使用逻辑回归识别0到9的手写数字数据集：5000个手写数字的训练样本，每一个训练样本都是20像素×20像素的灰度图像的数字，每个像素由一个表示该位置灰度强度的点编号表示，这个20x20的像素网格被“展开”成一个400维的向量。每一个训练样本都是矩阵X的一行数据，这就得到了一个5000×400矩阵X，其中每一行都是一个手写数字图像的训练示例。训练集的第二部分是一个5000

叶锦小兴·2022-11-29 08:50

吴恩达机器学习ex3-neural network python版

机器学习练习3-多类分类对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。让我们开始加载数据集。它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.

nakyoooooo·2022-11-29 08:20

吴恩达机器学习系列课程作业ex3 matlab实现

目录Matlab实现：lrCostFunction.moneVsAll.mpredictOneVsAll.mpredict.mMatlab实现：lrCostFunction.mfunction[J,grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)m=length(y);%numberoftrainingexamplestmp=theta;tmp(1)=0;J=-(y'*

d7901699·2022-11-29 08:47

第03周:吴恩达机器学习课后编程题ex3神经网络——Python

1Multi-classClassifification多类分类在本练习中，使用逻辑回归和神经网络识别手写数字（从0到9）。在练习的第一部分，将扩展之前的逻辑回归实现并将其应用到one-vs-all分类。1.1Dataset数据集ex3data1.mat中为您提供了一个数据集，其中包含5000个手写数字的训练示例。2.mat格式意味着数据具有以原生Octave/MATLAB矩阵格式保存，而不是文本

MANDYBOOM·2022-11-29 08:45

吴恩达机器学习ex3任务1代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize#注意这一行的格式'''函数部分''''''图像化数据'''defplot_100_image(X):sample_index=np.random.choice(len(X),100)#从样本集中随机选取100个

Maturisa·2022-11-29 08:43

吴恩达机器学习ex3任务2代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.metricsimportclassification_report'''函数部分''''''激活函数'''defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))'''计算部分''''''数据导入X,y'''data=lo

Maturisa·2022-11-29 08:12

推荐频道

吴恩达机器学习:week2