吴恩达机器学习:week2 第2页

Course1-Week3-分类问题

实现梯度下降4.过拟合与正则化4.1线性回归和逻辑回归中的过拟合4.2解决过拟合的三种方法4.3正则化4.4用于线性回归的正则方法4.5用于逻辑回归的正则方法笔记主要参考B站视频“(强推|双字)2022吴恩达机器学习

虎慕·2023-12-01 15:33

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

31.jpg1.大规模机器学习1.1大型数据集现实世界中，往往数据集的规模很大，譬如人口普查数据、谷歌、阿里、亚马逊,....等这些互联网公司产生的海量数量。不论采用怎样的算法或优化，可能最后决定模型准确度的主要因素就是数据集的规模，于是，研究和优化大规模数据集的训练变成了很重要的内容。1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。练习的第一部分，将扩展之前的逻辑回归实现，将其应用于一对多的分类；第二部分将使用神经网络进行数字识别。数据集介绍该数据集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的灰度图像，每个像素为一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市。单变量线性回归导入库importnumpyasnpimpo

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某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。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库importnumpyasnpimportpandasaspdi

shy~·2023-11-30 01:57

2023.10DataWhale扩散模型学习笔记——Week2

项目地址：DocsNotebook地址（推荐使用googlecolab打开）：https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/unit2推荐阅读材料：《扩散模型-从原理到实战》第五章本文为大家介绍扩散模型的三种进阶操作方式：1.微调2.引导3.Conditioning微调（Fine-tuning）基于一个预训练好的模型

godlikesun97·2023-11-29 01:31

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？

lavendelion·2023-11-28 15:22

虚幻引擎学习笔记——Month1 Week2

Day1学习程序的方法：先模仿课堂案例，再将其灵活运用到作业中把每次遇到的问题和错误及相应的解决方法记录下来程序基础：变量：程序运行时存储数据的手段（计算机内存中开辟一块存储空间，当程序用到该数据时就到此处“取数据”）声明（又称“创建”）：当计算机程序需要内存空间时，发出的“占位”命令初始化：为声明的变量赋默认值基本数据类型只有四个：布尔型、字节型、整型、浮点型字节型：是最小的整型数据值，用来描述

王里摸~·2023-11-25 22:22

吴恩达机器学习作业4（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分正向传播importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop#神经网络#分类（识别）手写数字图片np.set_printoptions(threshold=np.inf)#print()可以显示所有数据data=s

之江小林·2023-11-25 16:27

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降，高级算法求最小代价defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcostFunction(theta,x,y):m=np.size(y)h=sigmoid(x

之江小林·2023-11-25 16:57

吴恩达机器学习作业3（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop#逻辑回归#分类（识别）手写数字图片defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcostFunction(theta,x

之江小林·2023-11-25 16:57

【Web】NewStarCtf Week2 个人复现

目录①游戏高手②include0。0③ez_sql④Unserialize？⑤Uploadagain!⑥R!!C!!E!!①游戏高手经典前端js小游戏检索与分数相关的变量控制台直接修改分数拿到flag②include0。0禁了base64和rot13尝试过包含/var/log/apache/access.log,php://input和data://均不行没法子，只能上网检索别的过滤器了paylo

Z3r4y·2023-11-25 00:19

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧2.1特征缩放2.2判断梯度下降是否收敛2.3如何设置学习率3.特征工程3.1选择合适的特征3.2多项式回归笔记主要参考B站视频“(强推|双字)2022吴恩达机器学习

虎慕·2023-11-23 19:39

2022吴恩达机器学习第3课week3

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第三课第三周）1-1什么是强化学习1-2示例：火星探测器1-3强化学习的回报1-4决策：强化学习中的策略1-5审查关键概念2-1状态-动作价值函数定义2-2状态-动作价值函数示例

天微亮。·2023-11-23 19:38

week2

工作：年度绩效考核：本周谈完绩效考核。有的同学谈起来很轻松，有的同学谈起来有难度。我感觉谈起来有难度的，是属于平时和我互动比较少的同学，有一句职场鸡汤，叫做：靠谱的人：凡事有交代，件件有着落，事事有回音。有的同学，每天都来主动找我说几句，平时及时沟通了，年终谈话，只是把平时的内容捡重要的重复做一个总结，通常比较顺利。有的同学，见到领导绕路走，每天默默的上下班，不主动来找我，不主动发邮件，只能是我去

Peahen的生活点滴·2023-11-23 16:12

【9周行动计划】Week 3 复盘

准备周的行动计划请见：9周行动计划（A9Plan）Week1复盘请见:【9周行动计划】Week1复盘Week2复盘请见:【9周行动计划】Week2复盘(A)本周我要培养的好习惯是:“积极沟

抹香菁·2023-11-23 01:09

【9周行动计划】Week 6 复盘

准备周的行动计划请见：9周行动计划（A9Plan）Week1复盘请见:【9周行动计划】Week1复盘Week2复盘请见:【9周行动计划】Week2复盘Week3复盘请见:【9周行动计划】We

抹香菁·2023-11-22 05:46

吴恩达机器学习笔记

一、机器学习1.1机器学习定义1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子:横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千

六本木砍王刀哥·2023-11-20 18:30

【学习笔记】吴恩达机器学习 | 第五章 | 逻辑回归

Benjamin Chen.·2023-11-20 18:22

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后

Algorithm-·2023-11-19 16:55

NewStarCTF 公开赛赛道

week2：1.报错注入，很简单，也没有任何过滤playload:1'unionselectupdatexml(1,concat(0x5e,(selectdatabase()),0x5e),1)---1

陈崇拜者·2023-11-16 14:26

2023NewStarCTF week2 webwp

第一题：考察无参数RCE（前置是一个git泄露，用Githack拿到源码即可）首先看这个正则表达式，\W表示匹配非单词字符（即除了字母、数字和下划线之外的字符），^在字符类内表示取反，+多次匹配，后面就是一个括号，即它会匹配类似这种形式:a(),a(b())，只要没参数就行。注意preg_replace运行后不会改变$_GET[star]的值，它只是规定$_GET[star]必须是这种无参数的形式

_(什么都不会)·2023-11-16 14:26

newstarctf 2023 week2

官方wpNewStarCTF2023Week2官方WriteUpweb游戏高手控制台将gameScore=10000000flag{42643d45-9b46-40ae-b7b3-f7c3d4542d72}include0。0filter为协议读取,但是base64被过滤了,rot13也被过滤了用convert.iconv.UTF-8.UTF-7过滤器flag+AHs-2213f9e9-dbe4-

一个俗人纳·2023-11-16 14:24

BUUCTF NewStarCTF 2023 Week2 Reverse方向wp

文章目录PZthonAndroGenshinSMCC？C++？R4ndomPetalseasy_encPZthon一个exe文件，用exeinfope先看看，Pyinstaller编译的，可以使用pyinstxtractor反编译，这个网上搜一下很多的，具体使用就是pythonpyinstxtractor.py待反编译文件.exe会生成一个文件夹，点进去找到PZthon.pyc有一些pyc需要修补

Sciurdae·2023-11-16 14:52

吴恩达机器学习12-支持向量机

吴恩达机器学习12-支持向量机1优化目标支持向量机（SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

吴恩达机器学习教程学习笔记（10/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习11-机器学习系统的设计

机器学习系统的设计1.确定执行的优先级以一个垃圾邮件分类器算法为例：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。在神经网络中，原始特征只是输入层，在我们上面三层的神经网络例子中，第三层也就是输出层做出的预测利用的是第二层的特征，而非输入层中的原始特征，我们可以认为第二层中的特征是神经网络通过学习后

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。1.1牧师-村民模型K-means有一个著名的解释：牧师—村民模型：有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

双周赛week2

请编写程序输出前n个正整数的全排列（n#includeinta[11],b[11];intn;voidfind(inta[],intb[],intx){if(x==n+1){for(inti=1;i#includeinta[2100][2100];intn,m;intmaxx;intdoit(intx,inty){if(x>n||y>m||x<1||y<1||a[x][y]==0)return0;

m0_74812554·2023-11-15 03:56

【PWN · ret2csu】[HNCTF 2022 WEEK2]ret2csu

记一道ret2csu一、题目二、思路1.ret2csu用write泄露write的真实地址->泄露libc->获得system的真实地址2.ret2csu用read写/bin/sh字符串到bss段上3.ret2csu用write将system的真实地址写到bss段上4.ret2csu调用system三、expfrompwnimport*frompwnimportp64fromLibcSearche

Mr_Fmnwon·2023-11-14 15:10

[SHCTF]web方向wp

[WEEK1]ez_serialize题目源码wp[WEEK1]登录就给flag题目wp[WEEK1]生成你的邀请函吧~题目源码wp[WEEK1]飞机大战题目wp[WEEK1]ezphp题目源码wp[WEEK2

Elitewa·2023-11-12 23:48

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习----神经网络：学习

吴恩达机器学习教程学习笔记（7/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

吴恩达机器学习教程学习笔记（6/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--中文笔记--第四周

吴恩达机器学习第四个星期1.诱因和动机1.1非线性假设函数1.2神经元和大脑2.神经网络2.1模型表示(1)2.2模型表示(2)3.应用3.1示例和直觉（1）3.1示例和直觉（2）3.3多类别分类参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-12 13:51

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：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

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归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。而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

欠拟合过拟合正则化模型训练过程中会出现“欠拟合”（Underfitting）“过拟合”(Overfitting)现象。（欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。）如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习----正则化

吴恩达机器学习教程学习笔记（5/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-10 17:01

吴恩达机器学习--正则化（4）

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。（3）如何处理过拟合1）丢弃一些不能正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）2）正则化。保留所有的特

翔燕·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习笔记--第三周-4.解决过拟合问题

week3-4.SolvingtheProblemofOverfitting一、TheProblemofOverfittingunderfitting=highbias；overfitting=highvariance。避免过拟合的方法：二、CostFunction在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。若正则化项中的系数l

Loki97·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被lecture8里面的权重函数定义给搞糊涂了。这里只是说了权重矩阵的维度，它和正则化项是没太大关系的，看一下对于二分类的代价函数权值theta是从1开始的，并不会对theta0进行压缩。

香辣老油条·2023-11-10 17:50

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