吴恩达机器学习:week2

【吴恩达机器学习笔记】1引言、单变量线性回归、线性代数回顾

1引言（Introduction）1.1欢迎（Welcome）1.2机器学习是什么（Whatismachinelearning?）ArthurSamuel(1959)：机器学习是在没有进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。TomMitchell(1998)：一个好的学习问题定义如下，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理
贪钱算法还我头发·2022-11-20 23:01

linux C/C++学习计划

种类型运算符及表达式选择循环结构程序设计一维二维数组存储原理及灵活使用指针的本质，指针的偏移与传递，一级指针(基本类型指针，数组指针，函数指针等)，二级指针函数的使用，函数内不同变量的作用域及有效期等Week2
bin_bujiangjiu·2022-11-20 22:38

李宏毅机器学习Lesson2——Logistic Regression实现收入预测

李宏毅机器学习Lesson2——LogisticRegression实现收入预测数据集介绍加载数据集、标准化定义相关函数交叉验证训练模型（小小地实现了一下损失函数惩罚项中系数的选择）此处也用到了黄海广博士在吴恩达机器学习笔记中的代码
hifive(2020?)·2022-11-20 22:33

吴恩达ML WEEK6 练习三（神经网络）+神经网络学习

吴恩达机器学习第六周0总结1练习三：神经网络1.1前向传播和预测2神经网络学习2.1代价函数2.2反向传播算法2.3理解反向传播2.4展开参数（将矩阵展开成向量）2.5梯度检验2.6随机初始化2.7综合
没有bug的一天·2022-11-20 06:48

吴恩达ML WEEK7 机器学习

吴恩达机器学习第七周0总结1应用机器学习的建议1.1决定下一步做什么1.2评估一个假设1.3模型选择和交叉验证集1.4诊断偏差（bais）和方差（variance）1.5正则化和偏差/方差1.6学习曲线
没有bug的一天·2022-11-20 06:48

吴恩达ML WEEK8+9 练习四：神经网络+SVM+聚类

吴恩达机器学习第八周和第九周0总结1练习四：神经网络1.1神经网络1.1.1数据可视化1.1.2模型表述1.1.3前向和代价函数1.1.4代价函数正则化1.2反向传播1.2.1sigmoid函数的梯度1.2.2
没有bug的一天·2022-11-20 06:48

吴恩达ML WEEK5 练习二（逻辑回归）+神经网络表示+练习三（多分类）

吴恩达机器学习第五周0总结1练习二：逻辑回归1.1逻辑回归1.1.1可视化数据1.1.2sigmoid函数1.1.3代价函数和梯度1.1.3fmin_bfgs优化函数1.1.4评估逻辑回归1.2正则化的逻辑回归
没有bug的一天·2022-11-20 06:47

吴恩达ML WEEK3 练习一代码（线性回归）

吴恩达机器学习第三周0总结1简单MATLAB函数1.2warmUpExercise.m2单变量线性回归2.1绘制2.2梯度下降2.2.1更新公式2.2.2实施2.2.3完成代价函数的计算2.2.4梯度下降
没有bug的一天·2022-11-20 06:17

吴恩达ML WEEK4 逻辑回归+正则化

吴恩达机器学习第四周0总结1逻辑回归（LogisticRegression）1.1分类问题1.2假说hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)的表示1.3决策边界（decisionboundary）1.4
没有bug的一天·2022-11-20 06:17

吴恩达机器学习课程笔记

卡内基梅隆大学的TomMitchell提出一种机器学习的定义：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。根据Tom定义的机器学习定义：P(performancemeasure)是性能度量,T(task)是任务,E(experience)是经验。记住ETP。机器学习最常使用：监督学习，无监督学习监督学习：监督学习是
wjw今天努力了吗·2022-11-20 04:34

吴恩达机器学习课程笔记一

吴恩达机器学习课程笔记前言监督学习---`Supervisedlearning`无监督学习---`Unsupervisedlearning`聚类异常检测降维增强学习---`Reinforcementlearning
Chen的博客·2022-11-20 04:30

吴恩达机器学习系列课程笔记

视频资源获取：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=1有监督学习：给算法包含正确答案的数据集，算法的任务就是根据数据集给出更多的正确答案。回归问题（Regression）：预测一个连续的输出值，预测出连续值属性的类型。在回归问题中，我们试图在连续输出中预测结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。分类问题（Classification
chen_nnn·2022-11-20 04:15

吴恩达机器学习课程笔记二

文章目录神经网络基础知识神经网络前向传播伪代码前向传播中单个神经元的作用矩阵加速运算训练模型的细节常用激活函数ReLUSigmoidLinearactivationfunctiontanh选择激活函数选择`输出层`的激活函数选择`隐藏层`的激活函数为什么需要非线性激活函数Softmax激活函数多标签分类问题梯度下降更好训练神经网络的方式-Adam神经网络基础知识neuron:神经元activati
Chen的博客·2022-11-20 04:07

Matlab吴恩达机器学习编程练习ex2：逻辑回归Logistic Regression

这篇文章是基于bilibili的吴恩达机器学习经典名课【中英字幕】所写的第三周的编程练习，这个作业是关于逻辑回归的。
Zhanghp947·2022-11-20 03:02

吴恩达机器学习逻辑回归章节作业二：利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（python实现）

吴恩达机器学习作业二：利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（python实现）该文是针对吴恩达机器学习逻辑回归章节作业任务二，利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证
墨玲珑·2022-11-20 03:01

吴恩达机器学习(五)逻辑回归练习-二分类练习

1、基础内容（1）公式总结:（2）内容回归:逻辑回归主要是进行二分类和多分类。二分类中，分为线性可分和线性不可分。对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将hθ(x){h_\theta}(x)hθ(x)带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non-convexfunction）。
undo_try·2022-11-20 03:48

2.吴恩达机器学习--逻辑回归

1.线性可分根据学生的两门学生成绩，预测该学生是否会被大学录取。数据集ex2data1.txt中包含了两门课的成绩以及是否被大学录取，0代表未录取，1代表录取。1.导入库，加载数据集importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('../data/ex2data1.txt',names=['Ex
NLP菜鸟·2022-11-20 03:48

吴恩达机器学习之逻辑回归(二分类)

吴恩达机器学习之逻辑回归逻辑回归二分类逻辑回归二分类逻辑回归案例python代码实现（含详细代码注释）:案例中几个问题的解析不同于线性回归，逻辑回归的hθ(x)还需要用sigmoid函数处理，这是为什么
请多努力·2022-11-20 03:42

吴恩达机器学习作业2：逻辑回归（Python实现）

逻辑回归在训练的初始阶段，将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。#导入需要的库importn
Phoenix_ZengHao·2022-11-20 03:59

第02周:吴恩达机器学习课后编程题ex2逻辑回归——Python

1逻辑回归在这部分练习中，您将建立一个逻辑回归模型以预测学生是否被大学录取。假设你是一个大学部门的管理员，并且你想根据他们两次考试的成绩的情况来确定每个申请人的录取机会。您有以前申请人的历史数据您可以将其用作逻辑回归的训练集。每次训练例如，您有申请人在两次考试中的成绩和录取决定。你的任务是建立一个分类模型来估计申请人的录取概率基于这两个考试的分数。1.1可视化数据其中轴是两个考试成绩，正类和负类用
MANDYBOOM·2022-11-20 03:58

吴恩达机器学习作业——逻辑回归

1Logisticregression在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。1.1
ManiacLook·2022-11-20 03:58

吴恩达机器学习神经网络 8-1非线性假设

Non-linearhypotheses非线性假设神经网络实际上是一个相对古老的算法，但是后来沉寂了一段时间，不过现在，它又成为许多机器学习问题的首选技术。为什么要研究神经网络？这是一个监督学习分类的例子，如果用logistic回归来解决这个问题，可以构造一个包含很多非线性项的Logistics回归函数。当只有两个特征，比如X1、X2时，这种方法确实能得到不错的结果，因为你可以把X1和X2的所有组
妳貞可愛·2022-11-20 02:43

吴恩达深度学习笔记 course4 week2 作业1

这周新使用了一个新框架,它是一个比较高级的框架,比起低级框架有更多的限制使用keras要注意的是:1.Keras框架使用的变量名和我们以前使用的numpy和TensorFlow变量不一样。它不是在前向传播的每一步上创建新变量（比如X,Z1,A1,Z2,A2,…）以便于不同层之间的计算。在Keras中，我们使用X覆盖了所有的值，没有保存每一层结果，我们只需要最新的值，唯一例外的就是X_input，我
banghu8816·2022-11-19 22:15

吴恩达深度学习作业（week2）-(1)

出发作业地址https://github.com/robbertliu/deeplearning.ai-andrewNG视频，bilibili吴恩达深度学习。推荐食用方式defbasic_sigmoid(x):"""Computesigmoidofx.​Arguments:x--Ascalar​Return:s--sigmoid(x)"""​###STARTCODEHERE###(≈1lineof
Runesia·2022-11-19 22:07

吴恩达深度学习深度学习概述以及优化

、深层神经网络4、深度学习实用层面4.1训练集、验证集、测试集4.2偏差、方差4.3L1、L2正则化4.4归一化处理4.5Dropout4.6其他正则化方法4.7梯度消失和爆炸1、深度学习概述在之前的吴恩达机器学习课程中
不自知的天才·2022-11-19 19:29

机器学习/深度学习入门建议

机器学习实战参考书籍：《统计学习方法》李航吴恩达机器学习笔记部分截图：第四阶段：深度学习1.吴恩达深度学习简介：这应该是最好的入门教程了神经
程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

吴恩达机器学习作业5：偏差和方差（Python实现）

机器学习练习5-RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VarianceIntroduction在本练习中，将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差的模型。1RegularizedLinearRegression（正则线性回归）在练习的前半部分，将实现正则化的线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分，将通过调试学习算法的参数，
Phoenix_ZengHao·2022-11-19 11:59

Python机器学习笔记（一）：概述

这次会在三周内更新完Python机器学习的内容，再花三个月左右的时间另起blog，更新吴恩达机器学习课程笔记和深度学习基础部分。希望Flag不倒！注
陶晨毅·2022-11-19 07:07

COURSERA- 吴恩达机器学习 Machine Learning by Andrew NG

COURSERA-MachineLearningbyAndrewNGHerearemyon-goingstudynotesfor“MachineLearningbyAndrewNG”onCoursera.Ididn’tpayforthecourseyet,cozthereisnostudy-freeschedulefor吴恩达机器学习课程
youknowwho3_3·2022-11-19 02:28

【机器学习】吴恩达机器学习课程笔记LESSON1

目录一、前言二、课堂笔记三、总结一、前言为打牢机器学习基础，最近开始看吴恩达老师的视频。听课过程中的笔记、心得、疑惑特在此记录。预计也会有老师布置的作业，只是matlab还没有安装好，安装成功后也会陆续发布。敬请期待！课程链接如下：4牛顿方法_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1xb411M7sn?p=4&vd_source=1ac3c4d
Rachel MuZy·2022-11-19 02:13

【吴恩达机器学习 - 3】利用fmincg函数与正则化实现多元分类问题及神经网络初体验（课后练习第三题ex3）

目录1.多元分类1.1代价函数1.2求最优参数1.3分类预测2.神经网络照旧，本练习的相关资料链接将会扔到评论区，大家自取1.多元分类在上一节练习中已经完成了逻辑回归，也就是分类问题，实际上只是完成了二分类问题，而本节练习将会使用逻辑回归完成手写字体识别（多元分类）问题1.1代价函数该节练习的第一个内容就是完成多分类问题的代价函数，实际上，多分类问题的本质仍然是逻辑回归，因此该代价函数与上节练习所
Beeemo·2022-11-18 09:45

Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

二、Logistic回归链接:可以参照之前写过的文章（吴恩达机器学习课里面的）因为里面公式推导都是类似的，因此可以直接拿来用这个例子主要是主要用来模拟迭代的方式。就像爬坡一样，一点点的逼近极值''
Charliefive·2022-11-17 09:27

2022 七校联合NewStarCTF 公开赛赛道 WEEK2|CRYPTO

1.Affine先用Part1代码算出a,b，再用Part2代码逐位手工穷举出flag字符flag{Kn0wn_p1aint3xt_4ttac}2.unusual_baseflag{a1ph4bet_c0u1d_be_d1ffi3r3nt}3.robot先用脚本把非base编码的部分还原出来，base编码手工替换flag{c4Nn0t_D3crYpt_buT_r3p34t_Yes}4.ezPRNG
zerorzeror·2022-11-16 07:58

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week7

Week7支持向量机,SVM1.支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)的数学表达1.1从逻辑回归过渡到SVM1.2SVM的损失函数1.3SVM的预测值2.SVM的理解3.SVM的推导3.1吴恩达课程的思路3.2更数学的SVM推导思路4.核函数(kernels)4.1定义4.2地标的作用是什么？4.3地标(Landmark)怎么选择？4.4核函数种类(拓展)5.SVM的应用5
lavendelion·2022-11-15 09:33

week2第一章---多变量线性回归---吴恩达机器学习笔记

week2第一章---多变量线性回归1-1多维特征4-2向量化part-14-2向量化part-2实验4-4用于多元线性回归的梯度下降法实验1-1多维特征在原始的线性回归模型中，我们只有一个特征x，用来预测
天微亮。·2022-11-07 11:20

【吴恩达机器学习】第三周课程精简笔记——对数几率回归和正则化

LogisticRegression（对数几率回归/逻辑回归）1.ClassificationandRepresentation（分类和表示）（1）ClassificationToattemptclassification,onemethodistouselinearregressionandmapallpredictionsgreaterthan0.5asa1andalllessthan0.5a
辰阳星宇·2022-11-07 11:00

【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归

这是第二次刷机器学习做的笔记，第一次没做笔记，只是大体上理解了机器学习是干什么的，有了个框架机器学习概述什么是机器学习简单来说，就是让计算机具有自主学习的能力监督学习SupervisedLearning与无监督学习UnsupervisedLearning简单来说，监督学习就是我们教计算机做事，而无监督学习就是计算机自己学习。SupervisedLearning数据集里包含正确答案Unsupervi
不要加班·2022-11-07 11:44

Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第1,2周

Linearregression1Modelrepresentation2Costfunction3Gradientdescent4Gradientdescentforlinearregression1Mul2plefeatures2FeatureScaling3Learningrate4Featuresandpolynomialregression5Normalequa2on编程作业Linear
一树荼蘼·2022-11-07 11:07

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1模型描述https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集
Lishier99·2022-11-04 13:25

机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#

网络转自：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/78729602系列学习记录：1、吴恩达机器学习系列；2、李宏毅机器学习课程；3、周志华西瓜书
guomutian911·2022-11-04 09:59

吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论：初识机器学习

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html机器学习目前已经应用在很多领域，比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。更多内容参考机器学习&深度学习什么是机器学习1机器学习一些比较难以变成的能力——ArthurSamuel2通过给定任务T以及性能度量P以及经验E，计算机程序从经验E中
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-01 23:35

吴恩达机器学习数据倾斜15

··数据倾斜的例子：数据倾斜的例子，人群中的一种罕见病，患病率只有0.5%，编写一个程序，只输出0（未患病），那么准确率是99%，错误率只有0.5%，显然这是没有意义的。这时，我们通常使用不同的误差度量，而不仅仅是分类误差。如上图中所示：有三个程序，错误率分别是0.5%，1%，1.2%，这时并不能简单的通过错误率来选择出一个好的程序。因为0.5%只会输出0，这是没有意义的，而1%和1.2%的可能还
·2022-10-23 16:39

吴恩达机器学习机器学习实践建议13

1.决定下一步做什么1.评估你的模型(1).线性回归如果是以下结果，那么模型就需要调整(2).分类问题以识别手写数字1/0为例当机器学习应用于分类问题时，实际上J_test和J_train还有另一个更常用的定义，这个定义不用逻辑损失计算测试误差和训练误差，而是去衡量测试集和训练集被错误分类的部分，特别是在国际象棋中，你可以用这个算法，对每个测试样本进行预测1或者02.模型选择&交叉验证(1).首先
·2022-10-22 16:10

[从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归

雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏：机器学习专栏：爬虫专栏：OpenCV图像识别处理专栏：Unity2D⭐本节课理论视频：吴恩达P1-P4：机器学习理论概述吴恩达P5-P11：线性回归算法原理⭐推荐其他人笔记：【吴恩达机器学习笔记详解
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-22 07:00

吴恩达机器学习卷积层13

1.卷积层的简介每个神经元只关注输入图像的一个区域，这样做有两个优点，如下图所示：2.更详细的了解卷积层如果神经网络中有多个卷积层，有时这被称为卷积神经网络下面将用一个二维图像代替输入，来演示卷积神经网络的卷积层。下面将使用一维输入
·2022-10-20 22:04

吴恩达机器学习多分类（Multiclass Classification）10

Softmax回归模型1.逻辑回归与Softmax回归，结果值的计算比较2.逻辑回归与Softmax回归，代价函数（costfunciont）的比较损失函数3.神经网络中Softmax的输出Softmax和其他函数的区别是它能够一次性算出a_1到a_10的所有概率，而其他函数一次只能算一个a_j3.数字的舍入错误通过使用下面的表达式来表示损失函数，它为TensorFlow提供了更多的灵活性，如何计
·2022-10-19 19:06

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

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·2022-10-19 13:34

吴恩达机器学习激活函数sigmoid函数的替代09

1.需求预测的例子2.激活函数的例子线性激活函数有时也被称为无激活函数3.激活函数的选择（1）神经网络的输出层·结果是二元分类问题，一般采用Sigmoid函数·结果是有正有负（如预测明天股票价格的浮动），一般采用线性激活函数·结果只能是正，如（预测房屋的价格），可以采用ReLU函数（2）神经网络的隐藏层现在隐藏层一般采用ReLU函数经验：不要在神经网络的隐藏层中使用线性激活函数。
·2022-10-19 00:10

吴恩达机器学习训练神经网络08

1.逻辑回归训练模型的三个步骤：（1）.第一步：建立逻辑回归模型，指定在给定输入特征X,参数w和b的情况下，计算输出。（2）.指定损失函数（lossfunction）或代价函数(costfunction)。给定损失函数的定义，然后我们定义代价函数，代价函数是参数W和B的函数，这是M个训练样本，计算的损失函数的平均值（x1,y1）到（xm,ym）。注意：·损失函数（lossfunction）是对一个
·2022-10-19 00:09

PrivacyIN Week2 | 张宇鹏博导开讲经典零知识证明协议设计原理

前言隐私研究院【PrivacyIN】第一期ZK训练营课程精讲内容上线啦，本期课堂邀请到美国德州农工大学（TexasA&MUniversity）计算机科学与工程学院的助理教授张宇鹏，主要介绍经典零知识证明协议设计原理，课堂主题为《BasicPrinciplesoftheClassicZKProtocols(Groth16PlonkStark)》。此次授课采取小班授课，邀请了数十名来自国内外密码学及相
·2022-10-14 12:07
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