吴恩达机器学习:week2

（吴恩达笔记 2-1）——支持向量机SVM

svm能对训练集以外的数据做出很好的分类决策【注】以下内容均为本人在学习吴恩达机器学习视频时所作笔记，所以较吴恩达的字幕而言相对简单。
灰羽吖·2020-08-03 06:37

与SVM的初识(1)：吴恩达视频中的SVM简介

吴恩达视频中的SVM简介该篇主要参考自吴恩达机器学习视频，部分图片摘自pluskid大神的博客支持向量机系列。同时对于那些和我一样的初学者大力推荐一下pluskid大神的博客,感觉讲得非常清楚。
ALazyGuy·2020-08-03 05:12

[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~吴恩达老师课程原地址参考资料斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记by黄海广12.5SVM参数细节标记点选取标记点(landmark)如图所示为l(1),l(2),l(3)l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}l(1),l(2),l(3),设核函数为高斯函数，其中设预测函数y=1ifθ0+θ1f1+θ2f2+θ3f3≥0\theta_0+
武科大许志伟·2020-08-03 05:12

吴恩达机器学习笔记第七周 SVM支持向量机

由逻辑回归引入SVM：支持向量机或者简称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，我们在逻辑回归中所用的假设函数h(x)的曲线如图：当y=1时，我们希望假设函数能趋向于1，即z>=0,当预测y=0时，我们希望假设函数能趋向于0，即z=1.对于负样本y=0，我们希望cost2(z)=0，即z=0在应用中我们可能需要标记点l1,l2,l3或者更多，我们如何来选择这些标记点呢。
Raven_shhy·2020-08-03 05:51

吴恩达机器学习SVM

核函数为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是我们可以用一系列的新的特征f来替换模型中的每一项。例如令得到hθ(x)=f1+f2+...+fn。然而，除了对原有的特征进行组合以外，有没有更好的方法来构造f1,f2,f3？我们可以利用核函数来计算出新的特征。高斯核函数为实例x中所有特征与地标l(1)之间的距离的和。我们通常是根据训练集的数量选择地标的数量，即如果训练集中有m个实例，则我们选取m个
swan777·2020-08-03 04:39

吴恩达机器学习视频笔记

专业词汇英文中文英文中文unsupervisedlearning无监督学习clusteringalgorithm（无监督）聚类算法trainingset训练集hypothesis假设函数classificationproblem分类问题univariate单变量terminology术语parameters参数correspondto拟合squaredifference平方差costfunctio
厂花李茜茜·2020-08-03 04:08

吴恩达机器学习 笔记七 支持向量机svm

1.线性svm1.1代价函数  吴恩达的svm课程中由logisitic回归讲起，将logistic回归中的代价函数转换成图中的形式。刚开始的时候我自己很疑惑这个地方：为什么代价函数要变成这个样子又为什么代价为零的地方要是z=1和−1z=1和−1,不是z=2,3,4……z=2,3,4……  直到好好研究了一番svm的几何意义才明白这样做的意义，下面一一道来。1.1.1代价函数为什么要变成这个样子 
qsdzxp·2020-08-03 04:02

吴恩达机器学习笔记---正规方程及推导

前言1.正规方程(NormalEquation)2.正规方程不可逆性及其推导过程正规方程(NormalEquation)到目前为止，对模型参数θ0\theta_{0}θ0，θ1\theta_{1}θ1，θ2\theta_{2}θ2…θn\theta_{n}θn的求解都是使用梯度下降的方式，这种迭代算法需要经过很多次迭代才能收敛到全局最小值。而我们知道求解函数取最小值时候的解可以利用求导，并令倒数为
ML0209·2020-08-03 04:20

斯坦福大学吴恩达机器学习教程中文笔记——week7——支持向量机

第7周文章目录第7周@[toc]十二、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标12.2大边界的直观理解12.3大边界分类背后的数学（选修）12.4核函数112.5核函数212.6使用支持向量机十二、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标参考视频:12-1-OptimizationObjective(15min).mkv到目前为止,你
laiczhang·2020-08-03 04:39

svm支持向量机-吴恩达机器学习基于python

文章目录1线性svm1.1导入数据1.2visualizedata1.3svm算法1.3.1训练1.3.2预测2高斯核函数2.1高斯核函数2.2导入数据2.3visualizedata2.4trybuild-inGaussianKernelofsklearn2.4.1训练2.4.2预测2.4.3画出边界（利用等高线）3寻找最优参数$C$&$\sigma$3.1导入数据3.2visualizedat
吃菜拌胡椒·2020-08-03 03:48

吴恩达机器学习 线性回归代价函数推导

多元线性回归的代价函数推导决策函数：hθ(x)=θ1x1+θ2x2+...+θnxn=∑i=1nθixi=θTxh_{\theta}(x)=\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx_n=\sum_{i=1}^{n}\theta_ix_i=\theta^Txhθ(x)=θ1x1+θ2x2+...+θnxn=∑i=1nθixi=θTx令有m个样本，对于每个样本：y(i
Taoist_Nie·2020-08-03 03:33

吴恩达机器学习第五道编程题SVM

1.数据集下载MNIST数据集http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html读取数据的方法参考https://blog.csdn.net/tracer9/article/details/512536042.libsvm工具包下载地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/notes：该工具包版本号是3.
面包儿·2020-08-03 03:33

吴恩达机器学习笔记（6）SVM支持向量机

这一部分是对吴恩达机器学习SVM支持向量机内容的总结，主要分为以下几个部分1.线性核函数的SVM2.高斯核函数的SVM3.利用SVM进行垃圾邮件检测这一部分的代码非常繁琐，这里仅展示其功能及运行过程，对代码细节不再深究
深度啊学习啊·2020-08-03 03:49

吴恩达机器学习笔记——指数分布族&广义线性模型&逻辑回归概率模型推导

此文章解释指数分布族，广义重点内容线性模型，以及逻辑回归的概率解释推导。1.指数分布族指数分布族即为指数形式的概率分布：其中，T(y)为充分统计量，tau为自然参数。大多数的概率分布都可以转化为指数分布模型，下文会有例子。2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指数分布族中
BestRivenZC·2020-08-03 03:29

吴恩达机器学习笔记——softmax回归概率模型推导

此文章解释指数分布族，广义重点内容线性模型，以及softmax回归的概率解释推导。1.指数分布族指数分布族即为指数形式的概率分布：其中，T(y)为充分统计量，tau为自然参数。大多数的概率分布都可以转化为指数分布模型，下文会有例子。2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指
BestRivenZC·2020-08-03 03:29

海量数据挖掘MMDS week2: 频繁项集挖掘 Apriori算法的改进：基于hash的方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进：基于hash的方法：PCY算法,Multistage算法,Multihash算法Apriori算法的改进{Alltheseextension
-柚子皮-·2020-08-03 02:21

吴恩达机器学习——学习理论，经验风险最小化（ERM），一般误差（测试误差），VC维

这一章主要是学习的理论。首先我们来关注这章主要研究的问题：1.我们在实践中针对训练集有训练误差，针对测试集有测试误差，而我们显然更关心的是测试误差。但是实际算法通常都是由训练集和模型结合，那么我们如何针对训练集的好坏来体现出测试误差的信息呢？这是我们研究的第一个问题2.是否存在某些条件，我们能否在这些条件下证明某些学习算法能够良好工作？1.符号定义写在前面，这里这把各种符号定义，如果在后文遇到对符
ChiiZhang·2020-08-03 01:52

【机器学习】知识点汇总

资源：1、《统计学习方法》代码实现2、吴恩达机器学习课程笔记3、七月在线人工智能面试题4、Datawhale秋招机器学习算法工程师面经5、AI算法工程师手册—华校专6、机器学习十大算法系列—July专栏建议学习顺序
heimu24·2020-08-03 00:45

吴恩达机器学习笔记（10）——支持向量机SVM

一、优化目标支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是另一种监督式学习算法。它有时候更加的简洁和强大。我们将逻辑回归中的代价函数转化一下，并使用两段直线来尝试替代曲线，这被称作hingeloss函数。我们把第一项定义为cost1(z)，第二项定义为cost0(z)，那么可以说cost1(z)是当y=1时进行分类的代价函数，cost0(z)是当y=0时进行分类的代价函数。用co
阿尔基亚·2020-08-03 00:43

吴恩达机器学习笔记 - 线性回归 & 代价函数 & 梯度下降

一、基本概念1.1机器学习的定义一个年代近一点的定义，由来自卡内基梅隆大学的TomMitchell提出，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T时的性能有所提升。比如以下棋的机器学习算法为例：经验E就是程序上万次的自我练习的经验，任务T是下棋，性能度量值P是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。1.
登龙·2020-08-02 23:28

吴恩达机器学习第六次作业Part1： 直观认识SVM

0.综述直观认识SVM。1.LoadingandVisualizingData这是脚本%%===============Part1:LoadingandVisualizingData================%Westarttheexercisebyfirstloadingandvisualizingthedataset.%Thefollowingcodewillloadthedataset
GaoJieVery6·2020-08-02 22:34

吴恩达机器学习系列课程笔记——非监督学习

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.聚类（Clustering）1.1K均值算法（K-means）——迭代算法1.1.1失真代价函数（DistortionCostFunction）1.1.2聚类中心的随机初始化1.1.3聚类数量的选择2.降维（DimensionalityReduction）2.1主成分分析法（PCA，Pr
White_lies·2020-08-02 22:33

吴恩达机器学习系列课程笔记——机器学习系统设计

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.误差分析1.1交叉验证错误率（CrossValidationError）1.2查准率和召唤率（Precision/Recall）1.2.1评估度量方法F~1~Score2.推荐系统2.1基于内容的推荐算法（ContentBasedRecommendations）2.2协同过滤（Colla
White_lies·2020-08-02 22:01

吴恩达机器学习系列课程笔记——过拟合问题以及正则化技术

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.过拟合问题（OverfittingProblem）2.正则化技术（RegularizationMethod）什么是拟合在介绍拟合前先定义两个名词：偏差和方差偏差（Bias）又称为表观误差，是指个别测定值与测定的平均值之差，它可以用来衡量测定结果的精密度高低，这里描述的是根据样本拟合出的模
White_lies·2020-08-02 22:01

吴恩达机器学习系列课程笔记——神经网络

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.神经元结构2.神经网络结构3.前向传播（ForwardPropagation）3.1例子3.1.1简单模型（逻辑运算）3.1.2复杂模型（多输出——分类问题）4.反向传播算法（BackpropagationAlgorithm）4.1梯度检验（GradientChecking）5.随机初始
White_lies·2020-08-02 22:01

吴恩达机器学习系列课程笔记——机器学习的评估和诊断

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.机器学习评估方法1.1传统标准1.2交叉验证集2.机器学习诊断法（MachineLearningDiagnostics）2.1特征数量对拟合的影响2.2正则化参数对拟合的影响2.3样本数对拟合的影响——学习曲线（LearningCurves）2.4神经网络隐藏层神经元个数对拟合的影响1.
White_lies·2020-08-02 22:01

吴恩达机器学习笔记-SVM（cs229）

下面是一个最简单的SVM：分类算法：支持向量机（SVM）是一个分类算法（机器学习中经常把算法称为一个“机器”），它的目标是找到图中实线所表示的决策边界，也称为超平面（Hyperplane）支持向量（Supportvectors）：支持向量就是图中虚线穿过的数据点（两个×与一个O），直观上来看，它们确定了超平面的位置——超平面与过同一类的两个支持向量（两个×）的直线平行，并且两类支持向量到超平面的距
wu740027007·2020-08-02 21:34

【机器学习】吴恩达机器学习课程（数学推导详解）

吴恩达机器学习课程笔记机器学习定义什么是机器学习？
infinite_with·2020-08-02 21:56

吴恩达机器学习系列课程笔记——代价函数

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.平方误差代价函数（SquareErrorCostFunction）2.逻辑回归代价函数（LogisticRegressionCostFunction）3.神经网络代价函数（NeuralNetworkCostFunction）4.支持向量机代价函数（SVMCostFunction）4.1偏
White_lies·2020-08-02 20:51

Java程序设计 北京大学 Week5互评作业

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·2020-08-01 14:01

吴恩达机器学习（一）——监督学习和无监督学习

在理解监督学习和无监督学习之前，我们先来聊一聊什么是机器学习（ML）？机器学习：首先呢，学习可以称为一个举一反三的过程，举个栗子：我们在学生时代经常参加的考试，考试的题目在上考场前我们未必做过，但是在考试之前我们通常都会刷很多的题目，通过刷题目学会了解题方法，因此考场上面对陌生问题也可以算出答案。机器学习的思路也类似：我们可以利用一些训练数据（已经做过的题），使机器能够利用它们（解题方法）分析未知
大鹏小站·2020-08-01 13:51

OWW WEEK2

WORDANDEXPRESSION1、getaround（在英国也用getround）Ifyougetaroundaruleorlaw,youfindawayofdoingsomethingthattheruleorlawisintendedtoprevent,withoutactuallybreakingit.避开2、primeIfyouprimesomeonetodosomething,you
初一Susie·2020-08-01 09:09

吴恩达机器学习视频总结Day03之Logistic回归

1.Logistic(逻辑)线性回归是一种分类算法，常用于解决二分类问题，即结果为是/否或正/负等。解释：Logistic线性回归是将最终的输出值定义在【0,1】之间。一般线性回归的预测函数为Logistic线性回归为g(θ^t*X)g(z)=1/(1+e^-z)sigmoid函数或者logistic函数，一样的意思。2.决策边界对不同类别数据的分界线。注释：当g(z)中z>0时，y=g(z)=1
weixin_40804755·2020-08-01 05:24

吴恩达机器学习 笔记三 logistic回归

1.二元分类1.1logistic模型  首先，我们需要搞清楚二元分类模型与之前的线性回归模型的区别。之前的线性回归模型是预测连续输出，对应的典型问题就是预测房价。而现在的二元分类问题是预测一个离散的输出，只关心有无，对应的典型问题就是预测有无癌症。二元分类问题只需要选取一个阈值，超过这个阈值就是y=1y=1，低于这个阈值就是y=0y=0。并且预测分析的输出最好是在[0,1][0,1]这个范围之内
qsdzxp·2020-07-31 23:03

第四个90天周检视

第四个90天周检视20180318-20180324（week2）4.0目标1.瘦身12斤2.治愈过敏性鼻炎3.每日静心30分钟本周检视：目标完成情况：1、本周体重62.1kg，较上周低0.3KG,分析原因这周注意控制早餐和中餐的食量
susanlu·2020-07-31 18:50

2019-06-23 ARTS Week2

Algorithm905.SortArrayByParityLeetCode链接classSolution{publicint[]sortArrayByParity(int[]A){intcount=A.length;int[]arr=newint[count];intleft=0;intright=count-1;for(inti=0;i这解释了为什么你需要声明self为__weak执行bloc
季末灬离殇·2020-07-31 16:21

Algorithmic Toolbox week2 homework 总结

2017-12-2522:00  今天是星期一，来总结一下周日上午和今天上午耗费大约4~5h的第二周作业。主要讲述一下两大模块，分别是学习到的技能和遭遇到的坑。技能学习了程序的自动化测试的具体实现过程。以c++代码为例，代码具体如下：#include//1voidtest_solution(){assert(fibonacci_fast(3)==2);//2.1assert(fibonacci_f
爱跑步的coder·2020-07-30 18:49

吴恩达机器学习作业4：Neural Networks Learning python实现

一、总结：在实现中注意到的问题：1.在教程PDF中，第二层神经元的误差数学表示：Theta2转置后结构：（26*10）delta3的结构：（10*5000）两者做矩阵乘法后：（26*5000）Z2的结构：（25*5000）可以看见，这两者是结构上不一样是做不了点乘运算的，在实现中应该给Z2加上一行然后运算后删去。2.结果向量y的表示规则在每个example的结果向量y中，数字0标记为10，在a3中
zsiming·2020-07-30 13:55

Matlab吴恩达机器学习编程练习ex4：神经网络Neural Networks Learning

本文基于吴恩达老师第五周的练习，在这次的练习中，你将会实现神经网路的后向传播算法(BP神经网络)。作业大纲1神经网络NeuralNetworksex4.m1.1数据可视化1.2模型表示1.3前向传播和代价函数nnCostFunction.m1.4正则化代价函数2后向传播nnCostFunction.m2.1Sigmoid函数的导数sigmoidGradient.m2.2随机初始化randIniti
Zhanghp947·2020-07-30 10:13

吴恩达机器学习线性回归练习题：多变量线性回归（octave实现）

单变量的线性回归模型就不再细说了，这里只记录多变量线性回归中几个需要实现的步骤和函数，其他内容在课程中的讲义和习题中都有详细描述。特征标准化，对应featureNormalize函数作用：消除不同特征间的量纲，提高梯度下降的速度，缩短收敛时间需要在featureNormalize.m文件中填充的代码：mu=mean(X);%计算每个特征的均值sigma=std(X);%计算每个特征的标准差X_no
爱小白兔的大懒熊·2020-07-30 06:23

The Gay Genius Week2

I.Summary图片发自AppII.ThecentralquestionQ:WhyLinYutangusethreechapterstowriteaboutWangAnshihandhisreform?A:Ifwewanttoknowsomeone,weshouldaskhisrelativesandfriends.However,ifwewanttoknowsomeonemoredeeplya
夕夜Silence·2020-07-29 19:25

吴恩达机器学习笔记之监督学习

Supervisedlearning：监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成。比如房价的预测，给定一系列房子的数据，给定数据集中每个样本的正确价格，实际的售价运用学习算法，来算出更多的正确答案。用专业的术语来讲，这叫做回归问题，即试着推测出一系列连续值属性。还有一类问题叫做分类问题，比如根据一个人的外貌预测一个人是男生还是女生，预测结果是离散的，可以根据多个特征来预
iblue_coffee·2020-07-29 17:11

吴恩达机器学习笔记1 初识机器学习

本章节主要介绍了监督学习和无监督学习的概念与举例，适合小白入门机器学习。1.监督学习监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。房价问题首先给了一系列房子的数据，然后给定数据集中每个样本实际的售价，然后运用学习算法，算出更多的正确答案。这是一个回归问题，回归是指预测连续值的属性。可以用一条直线、二次函数或二阶多项式拟合数据做出预测。肿瘤问题假设想通过查看病历来推测乳腺癌
xz23333·2020-07-29 09:33

week2

Ifocusontheassociationbetweenfamilyrelationshipandthequalityofromanticrelationship.Buttherearetoomanyvariableswhichcandescribethefamilyrelationshipsohereisthelonglist.Idon'tknowhowtointegrateallthevar
SH_0a4d·2020-07-29 03:32

Python4周 入职培训的过程

适用于Web方向：1、Week1：读完《简明Python教程》，适应Python开发环境2、Week2：写个爬虫，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等几个模块
weixin_33964094·2020-07-28 18:50

【Deeplearning.ai 】吴恩达深度学习笔记及课后作业目录

吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业代码下载：https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera课程1-神经网络和深度学习周数名称类型地址week1深度学习简介测验略week2
Douzi1024·2020-07-27 17:50

深度学习&强化学习&进化计算 入门资源整理

吴恩达讲授的机器学习课程被广泛认为是最好的MachineLearning入门课程：吴恩达机器学习课程（Coursera）吴恩达机器学习课程（网易云课堂）如果你的时间不多
CaLMdoWN_·2020-07-27 17:50

吴恩达机器学习第一次编程作业答案+解析

第一次作业答案与解析文章目录第一次作业答案与解析前言答案+解析BasicFunction(warmUpExercise.m)Plotting(plotData.m)Cost(computeCost.m)Gradientdescent(gradientDescent.m)RestLinearregressionwithmultiplevariablesFeatureNormalization(fea
Clauria·2020-07-27 15:14

【吴恩达机器学习】逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归（LogisticRegression）对于分类问题(Classificationproblem)，也就是预测的变量yyy是一个离散值（比如y={0,1}y=\{0,1\}y={0,1}），可以使用**逻辑回归(LogisticRegression)**来处理。逻辑回归的假设函数满足：0≤hθ(x)≤10\leh_\theta(x)\le10≤hθ(x)≤1假设函数（HypothesisR
Elliott__·2020-07-16 03:12

吴恩达机器学习练习2：Regularized logistic regression

本小节主要练习正则化logistic分类。1、原始数据的可视化data=load('ex2data2.txt');%将数据导入data中X=data(:,[1,2]);y=data(:,3);%读取data的第1、2列为输入X，第3列为输出y(y=0或y=1)plotData(X,y);%调用plotData函数绘图holdon;xlabel('MicrochipTest1')ylabel('Mi
梅文化_2019·2020-07-16 03:14
上一页 23 24 25 26 27 28 29 30 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他