吴恩达机器学习:week2 第23页

吴恩达机器学习课程：编程练习 | (1) ex1-linear regression

1.单变量线性回归"""单变量线性回归案例：假设你是一家餐厅的CEO，正在考虑开一家分店，根据该城市的人口数据预测其利润。"""importnumpyasnpimportseabornassnsimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefget_X(df):"""读取特征useconcattoaddintersectfeaturetoavoidsi

骑鱼钓鸭子·2020-09-23 23:24

吴恩达机器学习课程-作业6-支持向量机（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex6-SupportVectorMachines椰汁笔记SupportVectorMachines这个算法是干什么的？分类算法，和逻辑回归类似。这个算法的优点是什么？这个算法又叫做最大间距分类算法。下面这张图就是很好的解释，对于下面的分类问题之前的逻辑回归的决策边界可能是粉色或者绿色的线。可以看到虽然是成功将数据集分为两部分，但是这样看起来不是那么地

生榨的椰汁·2020-09-17 05:08

吴恩达机器学习课程-作业1-线性回归（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex1-LinearRegression椰汁学习笔记最近刚学习完吴恩达机器学习的课程，现在开始复习和整理一下课程笔记和作业，我将陆续更新。

生榨的椰汁·2020-09-17 05:08

吴恩达机器学习课程Neural Network步骤

RandomlyinitializetheweightsImplementforwardpropagationtogethΘ(x(i))foranyx(i)ImplementthecostfunctionImplementbackpropagationtocomputepartialderivativesUsegradientcheckingtoconfirmthatyourbackpropaga

雪糕好吃的咧·2020-09-17 05:51

吴恩达机器学习笔记（4）——逻辑回归（logistic regression）

**一、分类问题（classification）**首先来看一个例子，用肿瘤的大小来预测肿瘤是良性或者恶性。这个问题的输出只有两个值——良性（1）和恶性（0），通常称之为分类问题。如果在此处我们使用线性回归来处理这个问题。那么如果加入最右的那个点，那么直线拟合就从红色斜线变成了蓝色斜线，也就出现了预测的误差。因此线性回归不适合于分类问题。另外，使用线性回归处理分类问题中常见的问题还有：分类问题的输

阿尔基亚·2020-09-17 04:11

吴恩达机器学习_46分类/47假设函数/48决策边界

Logistic回归一、Classification(分类)0：负类，表示“没有”，如良性肿瘤1：正类，表示“有”，如恶性肿瘤将线性回归应用于分类问题并不是最好的，接下来介绍logistic回归算法，这是一种分类算法，被用于y等于离散值0和1的情况下。二、假设函数在logistic回归模型中，我们希望0=0，则hθ(x)=g(θTx)>=0.51.线性决策边界2.非线性决策边界转载于:https:

diexi7194·2020-09-17 04:31

吴恩达机器学习课程-作业7-K-means聚类和主成分分析（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex7-K-meansClusteringandPrincipalComponentAnalysis椰汁笔记K-meansClustering前面学习的内容都是监督学习，这将是我们学习的第一个非监督学习算法。我们先把这个算法说清楚再说作业。这个算法是干什么的？将没有标签的数据，划分成K组。通过这个算法我们可以将数据进行分类，具体可以应用到根据用户数据将

生榨的椰汁·2020-09-17 04:47

吴恩达机器学习python代码练习二（逻辑回归）

吴恩达机器学习练习文件下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1RvUeG10FBpV9RyFtOX1Zdw提取码：5b4x逻辑回归（线性可分）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportscipy.optimizeasoptfromsklearn.me

春风若是你·2020-09-17 04:50

吴恩达机器学习python代码练习三（向前传递神经网络）

importnumpyasnpimportscipy.ioassioimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportclassification_report#这个包是评价报告path='E:\吴恩达及遗传算法\机器学习\Machine_Learning_AndrewNg-master\Machine_Lea

春风若是你·2020-09-17 04:19

吴恩达机器学习python代码练习三（多类别分类）

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimizefromsklearn.metricsimportclassification_report#这个包是评价报告scipy中的loadmat官网地址：https://docs.sci

春风若是你·2020-09-17 04:19

Regularized linear regression(正则化线性回归)----吴恩达机器学习

Regularizedlinearregression1.引入1.1梯度下降法1.2正规方程法1.引入接着上一篇文章的讲述，在上一篇文章中，我们将代价函数变为J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x)−y)2+λ∑i=1nθj2]J(\theta)=\frac{1}{2m}[\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x)-y)^2+\lambda\sum_{i=1}^n\theta_j^2]J

三省少年·2020-09-16 19:16

吴恩达机器学习笔记21-正则化线性回归(Regularized Linear Regression)

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?=1,2,...,?时的更新式子进行调整可得：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有算法更新规则的基础上令?值减少了一个额外的值。我们同

weixin_33919941·2020-09-16 19:07

吴恩达机器学习正则化线性回归和偏差算法的MATLAB实现（对应ex5练习）

linearRegCostFunction.m这个文件主要的功能是计算正则化线性回归的代价函数和梯度，其实在之间的正则化的练习过程中就有过实现。作为温习，先放出对应的参考。代价函数的计算公式正如上图中所示，这里需要注意的是标黄的部分文字。其意思是不需要正则化theta0，这与视频中一致，同时在MATLAB中，theta0代表的是theta1。梯度的计算主要是区别j=0和j≥1。在程序中体现出来，其

泥河·2020-09-16 19:50

吴恩达机器学习_57线性回归的正则化

对于线性回归，我们已经推导了两种算法：（1）基于梯度下降（2）基于正规方程（1）将梯度下降法运用到线性回归正则化常规的梯度下降法（将θ_0分离出来，因为之后对梯度下降法进行修改时会对θ_0区别对待）：用正则化对梯度下降法进行修改：每次迭代时，都将θ_j乘以一个比1略小的数，然后进行和之前一样的操作，从而达到对代价函数的梯度下降（2）将正规方程法运用到线性回归正则化转载于:https://www.c

diexi7194·2020-09-16 18:46

机器学习——Python实战单变量线性回归

单变量线性回归的实战本文主要进行用Python单变量线性回归的一个入门实战（吴恩达机器学习练习1）。

vergilben·2020-09-16 16:23

第七章-正则化深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，过拟合与欠拟合二，正则化2.1正则化与损失函数2.2正则化与梯度下降法2.3正则化与正规方程法三，总结一，过拟合与欠拟合图7-1欠拟合与过拟合在机器学习的过程中，很有可能出现以下两种情况：1.模型训练完后对训练数据的拟合度依然不够，即为欠拟合现象（underfitting），也可称为高偏差(highbias)。究其原因是模型对数据之间的选项无法充分把握或根本无法合理把握数据背后的客观规律，

凡尘维一心·2020-09-16 13:42

Leecode Week2: Add Two Numbers

Week2：AddTwoNumbers（Medium）1.QuestionYouaregiventwonon-emptylinkedlistsrepresentingtwonon-negativeintegers.Thedigitsarestoredinreverseorderandeachoftheirnodescontainasingledigit.Addthetwonumbersandret

qq_35923783·2020-09-16 12:14

过拟合、欠拟合如何解决

如图所示（图片来源：coursera吴恩达机器学习公开课）从图中可以看出，图一是欠拟合，模型不能很好地拟合数据；图二是最佳的情况；图三就是过拟合，采用了很复杂的模型。

zhuimengshaonian66·2020-09-16 06:02

吴恩达机器学习作业Python实现(七)：K-means和PCA主成分分析

https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/80503380转载于:https://www.cnblogs.com/pengzhi12345/p/11606742.html

weixin_38171245·2020-09-16 06:24

吴恩达机器学习神经网络作业（python实现）

1.多分类逻辑回归自动识别手写数字importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.optimizeimportminimize#加载mat数据defload_data(path):data=loadmat(path)X=data['X']y=data['y']

old sweet ᝰ·2020-09-16 00:03

【吴恩达机器学习笔记】分类问题之逻辑回归模型(二元分类及多分类问题)

文章目录1.二元分类(Binaryclassification)1.1逻辑回归的假设函数(Hypothesisfunction)1.1.1假设函数的推导1.1.2对假设函数输出的解释1.1.3决策边界(Decisionboundary)1.2逻辑回归的代价函数(Costfunction)1.2.1回顾线性回归的代价函数1.2.2基于单训练样本的逻辑回归代价函数1.2.3逻辑回归代价函数的一般形式1

进击的AI小白·2020-09-16 00:31

机器学习 | 吴恩达机器学习第八周编程作业(Python版）

实验指导书下载密码:963j本篇博客主要讲解，吴恩达机器学习第八周的编程作业，主要包含KMeans实验和PCA实验两部分。原始实验使用Matlab实现，本篇博客提供Python版本。

CoreJT·2020-09-15 23:11

吴恩达机器学习作业Python版作业一.线性回归

吴恩达机器学习作业Python版作业一.线性回归本练习代码非原创，仅为个人练习记录参考代码地址https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/801741300

就这样吧z.·2020-09-15 21:59

吴恩达机器学习machine--learning-ex5

吴恩达机器学习machine–learning-ex5中遇到的问题为什么执行过程中会出现这样子的警告，请问这是什么造成的呢？

Future phD of Jlu·2020-09-15 03:58

吴恩达机器学习神经网络作业1(用已经求好的权重进行手写数字分类) Python实现代码详细解释

整个项目的github:https://github.com/RobinLuoNanjing/MachineLearning_Ng_Python里面可以下载进行代码实现的数据集题目介绍：Inthepreviouspartofthisexercise,youimplementedmulti-classlogisticregressiontorecognizehandwrittendigits.How

RobinLuoSoton·2020-09-14 22:13

Java程序设计北京大学 Week10测试

java程序设计mooc攻略单元测验互评作业考试week1测验2019冬期中测验week2测验week2互评作业2019冬期末测验week3测验week3互评作业week4测验week4互评作业week5

真实的hello world·2020-09-14 19:10

python——week2语法学习

总体回顾.python学习时,看书和做题相结合,做题会上瘾,实际动手编码也更能提升自己的水平.有时候会犹豫自己选择哪种方向走下去,陷入四处搜集别人的说法的困局当中(比如周六晚上).其实走哪一条路无所谓,对于目前的我来说,没有基础知识,还处于入门阶段,关键的是先沿着一条路先走下去.等一段时间过去,积累了足够的知识之后,再去考虑岔路口的问题.和别人的相处上还需要学习,更加自如轻松时间利用上,杜绝时间的

weixin_30359021·2020-09-14 17:37

吴恩达机器学习_第二章_单变量线性回归

二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示参考视频:2-1-ModelRepresentation(8min).mkv我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法的概况，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

、Lu·2020-09-14 15:07

吴恩达机器学习_第一章_引言

引言(Introduction)1.1欢迎第一个视频主要讲了什么是机器学习，机器学习能做些什么事情。机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在这门课中，你将学习到这门技术的前沿，并可以自己实现学习机器学习的算法。你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次，你打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。谷歌和微软实现了学习算法来排行网页每次，你用Facebook或苹果

、Lu·2020-09-14 15:37

吴恩达机器学习--讲讲降维（近期更新）

降维是什么1、冗余的特征，当你有成百上千的数据特征，你需要选择最需要最准确表达的特征2、简单来说通过投影，将数据投影至一个直线上，就是一种降维。用来压缩数据，让算法运行的更快，减少空间。主成分分析1、简单来说就是找一个低维平面（线、面、体）将数据投影在上面，使得数据到投影点的距离平方最小（投影误差），PCA就是找出这个面。最小化投影误差2、在运用主成分分析前，正常都是需要均值标准化和特征规范化。3

Mr_charm·2020-09-14 13:51

吴恩达机器学习 | (2) 第二周学习笔记

课程视频第二周PPT上一篇博客主要介绍了第一周的课程内容，总体来说比较简单，包括机器学习简介、并以引入单变量线性回归来讲解代价函数和模型的表示以及如何利用梯度下降法来求解单变量线性回归(重点);本篇博客将系统的介绍第二周的内容，其实是对第一周内容的扩展和延伸，把使用场景更一般化，从单变量线性回归演变到多变量线性回归，并通过实例来介绍使用梯度下降法求解多变量线性回归的实用技巧，特征缩放（规范化/正则

CoreJT·2020-09-14 07:13

[吴恩达机器学习]第一周课程笔记

第一周课程学习Introduction-介绍1.什么是机器学习2.SupervisedLearning-监督学习3.UnsupervisedLearning-无监督学习4.模型和代价函数4.1线性回归算法4.2代价函数5.参数学习5.1梯度下降算法5.2梯度下降算法的图形化理解Introduction-介绍1.什么是机器学习ArthurSamuel:thefieldofstudythatgives

Lf_MrF·2020-09-13 18:35

[吴恩达机器学习]第二周课程笔记

第二周课程学习多元线性回归1.多元线性回归1.1多特征向量1.2具有多个变量的梯度下降算法1.3梯度下降算法实践---特征放缩1.4梯度下降算法实践2---学习率1.5特征和多项式回归2.分析计算参数2.1正规方程2.2正规方程不可逆的情况多元线性回归1.多元线性回归1.1多特征向量具备多个变量的线性回归方程也叫做多元线性回归.我们最初见到的线性回归的形式为:h(θ)=θ0+θ1∗xh(θ)=θ_

Lf_MrF·2020-09-13 18:03

吴恩达机器学习（二）多元线性回归（假设、代价、梯度、特征缩放、多项式）

目录0.前言1.假设函数（Hypothesis）2.代价函数（CostFunction）3.梯度下降（GradientDescent）4.特征缩放（FeatureScaling）5.多项式回归方程（PolynomialRegression）学习完吴恩达老师机器学习课程的多变量线性回归，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非

zhq9695·2020-09-13 14:30

吴恩达机器学习之单变量线性回归（一）：单变量线性回归模型表示、代价函数、代价函数的直观理解（附手写笔记）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html文章目录单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable

汪雯琦·2020-09-13 12:08

吴恩达机器学习（一）单变量线性回归（假设函数、代价函数、梯度下降）

目录0.前言1.假设函数（Hypothesis）2.代价函数（CostFunction）3.梯度下降（GradientDescent）学习完吴恩达老师机器学习课程的单变量线性回归，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0.前言单变量线性回归（LinearRegressionwithonevariable）是只有一

zhq9695·2020-09-13 11:21

机器学习和深度学习资料

入门到精通链接:https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC密码:cvp3第二部分数据篇链接:https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP密码:qtuu第三部分机器学习部分吴恩达机器学习链接

lyj2014211626·2020-09-13 02:33

公开课列表

二免费公开课2.1机器学习类吴恩达机器学习李宏毅机器学习（2017）阿里巴巴机器学习系列课程人工智能实践：Tensorflow笔记人工智能PK人类智能Tensorflow搭建自己的神经网络(莫烦Python

weixin_30657999·2020-09-12 20:49

【吴恩达机器学习】章节18 大规模机器学习

目录:+学习大数据集+随机梯度下降+Mini-Batch梯度下降+随机梯度下降收敛+在线学习+减少映射与数据并行一·学习大数据集二·随机梯度下降三·Mini-Batch梯度下降四·随机梯度下降收敛五·在线学习六·减少映射与数据并行

つき·2020-09-12 19:37

【吴恩达机器学习】章节19 应用举例：照片OCR(照片光学字符识别)

目录:+问题描述与OCRpipeline+滑动窗口+获取大量数据和人工数据+天花板分析：下一步工作的pipeline一·问题描述与OCRpipeline二·滑动窗口三·获取大量数据和人工数据四·天花板分析：下一步工作的pipeline

つき·2020-09-12 19:37

【吴恩达机器学习】章节17 推荐系统

つき·2020-09-12 19:36

Coursera-吴恩达-机器学习-第四周-编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks

本次文章内容：Coursera吴恩达机器学习课程，第四周编程作业。编程语言是Matlab。学习算法分两部分进行理解，第一部分是对算法结构进行口头综述，第二部分是代码。

帅金毛·2020-09-12 15:53

NOTE FOR PTA WEEK（小题）

WEEK2判断1-1ForasequentiallystoredlinearlistoflengthNN,thetimecomplexitiesfordeletingthefirstelementandinsertingthelastelementareO

xiaobai_f·2020-09-12 10:49

HIT ACM 2018春 week2 codeforces.com/gym/101652 题解

A题意：判断一个字符串是否存在偶数长度回文子串。思路：判断是否有两个字符相等即可。O(n)。1#include2#include3#include4#include5#include6#include7#include8#include9#include10#include11#include12#include13#include14#include15#include16#include17#

ba82586628365094·2020-09-12 05:56

吴恩达机器学习作业8 ：Anomaly Detection and Recommender Systems python 实现（附源码）

一、异常检测例子1：二维数据的异常检测1.数据可视化data=scio.loadmat(r'ex8data1.mat')X=data['X']Xval=data['Xval']yval=data['yval']#数据可视化plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='b',marker='x')plt.show()结果：2.正态分布图mu,sigma2=estimate_gaussia

zsiming·2020-09-12 04:26

吴恩达机器学习课程-作业8-异常检测和推荐系统（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex8-AnomalyDetectionandRecommenderSystems椰汁笔记Anomalydetection这是也是一个非监督学习算法异常检测做什么？从一组数据中找到那些“异常”的数据，基于高斯分布（正太分布）。生活中的很多事情都是符合高斯分布的，对于数据也是如此。我们通过参数估计，估计出数据符合的高斯分布参数，当其中的数据分布在高斯分布

生榨的椰汁·2020-09-12 04:40

吴恩达机器学习练习3：Logistic regression(Multi-class Classification)

ex3的第一小节是扩充之前的logisticregression算法，并将其应用到多分类器中。1、数据集文件ex3data1.mat中包含了5000个手写数字训练样本，每个数字图像含有2020个灰度像素值，使用浮点数来代替每个位置的灰度级，每个图像存储为400维矢量。文件ex3data1.mat含有矩阵X和矢量y，其中X维度为5000400，y的维度为5000*1，每个训练样本（手写数字图像）均为

梅文化_2019·2020-09-12 03:02

吴恩达机器学习下载链接

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/resources/O756o

Elvirangel·2020-09-12 02:39

异常检测(anomaly detection) - 吴恩达机器学习基于python

1多元高斯分布模型1.1算法步骤对于给定的数据集，针对每个特征计算μ\muμ(均值)和Σ\SigmaΣ(协方差)μj=1m∑i=1mxj(i)\mu_j=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_j^{(i)}μj=m1i=1∑mxj(i)Σ=1mXTX\Sigma=\frac{1}{m}X^TXΣ=m1XTX根据获得的μ\muμ(均值)和Σ\SigmaΣ(协方差)，给定新的训练集，根

吃菜拌胡椒·2020-09-12 01:06

整理吴恩达机器学习笔记

unsupervisedlearning几个例子：news.google.comnewssearch.新闻聚类，分类基因学应用：DNA人群分类，集成计算；socialnetworkanalysis，这个我在业务部门工作中深有体会。已有客户分类，细分市场，这个类似网络拓扑的模型，六度分割理论，Facebook人群推荐等应用。天文数据分析Cocktailpartyproblemalgorithm.Mi

计算法·2020-09-11 22:50

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