吴恩达机器学习:week2 第32页

吴恩达机器学习笔记之机器学习基础（内含机器学习路线、机器学习资源）

这里小编简单的罗列出一些本人刚开始着手于机器学习时候的小问题，并将小编了解到的答案采用问答的方式给读者进行解释，本文也可以用做感兴趣的读者作为科普使用，如果答案有误，欢迎评论。先声明，小编也只是一个刚入门的小菜鸡。Q：什么是机器学习？A：简单来讲，机器学习就是将无序的数据转换成有用的信息。Q：机器学习都有哪些应用？A：简单列举几个：人脸识别，手写数字识别，垃圾邮件过滤，你逛某宝时的推荐系统，搜索引

佰无一用是书生·2020-06-26 03:23

吴恩达机器学习课后习题ex3

**多类分类**importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioasscio#用来读取matlab格式的数据集fromscipy.optimizeimportminimizescipy.io.loadmathttps://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/referenc

东流-·2020-06-26 01:40

吴恩达机器学习课后习题ex1

数据exdata.txt见最后：第一：导入工具包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt二：读取数据path='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=0,names=['Population','Profit'])data.tail()PopulationProfit915.

东流-·2020-06-26 01:40

Week2 D3-D4

任务一：中文译文神句1.Allthemoneywouldhavebeenworthlessiflegionsofcraftsmenhadn'tbeenwillingtodedicatetheirskillsandoftentheirlivestomakingthisnotjustanotherbuilding,butamonumenttohumanachievement.倘若没有大批工匠甘愿倾其本

我对天空说你是·2020-06-26 01:21

吴恩达机器学习入门——绪论

吴恩达机器学习入门——绪论机器学习简介应用：机器学习算法：监督学习无监督学习机器学习简介机器学习即使机器自己学习如何去做。

qq_42100113·2020-06-25 22:54

吴恩达机器学习课程笔记－1. 绪论：初识机器学习

文章目录1.绪论：初识机器学习1.1欢迎参加课程什么是机器学习？机器学习能做什么？1.2机器学习是什么第一个机器学习的定义另一个定义1.3监督学习（SupervisedLearning）回归问题举例分类问题举例1.4无（/非）监督学习（UnsupervisedLearning）1.绪论：初识机器学习1.1欢迎参加课程什么是机器学习？让机器试着模仿人的大脑，自己学习怎么来解决问题。（非正式定义）机器

st4yfoolish·2020-06-25 21:35

吴恩达机器学习ex1MATLAB实现完整版

前言：线性回归的实现在机器学习中是相对比较容易理解和实现的，最近回顾了一下之前学的线性回归，重新理了一下吴恩达的作业，加之之前做的时候很多地方不明白。因此，重新将其实现一遍。简单来说，利用梯度下降算法求解线性回归方程主要分为两步：1、计算代价函数；2、最小化代价函数得到参数θ。下面依次来实现单变量和多变量的线性回归问题。单变量问题computeCost.m这个函数的作用就是计算代价函数，代价函数的

泥河·2020-06-25 20:33

吴恩达机器学习ex1的Python实现

主要根据吴恩达的机器学习视频来学习梯度下降算法，并用代码实现。梯度下降算法的目的是求使代价函数最小的θ的值，附上相关公式。上图是假设函数和代价函数的定义，而梯度下降算法的目的就是为了找到是代价函数最小的θ值。附上梯度下降算法公式。需要注意的时，在实现梯度下降算法时需要同时更新θ的值。下面通过吴恩达梯度下降算法的作业和一个例子来实现该算法，验证其正确性。以下代码通过Python实现example1构

泥河·2020-06-25 20:32

有人将吴恩达的视频课程做成了文字版机器学习入门首推资料--吴恩达机器学习笔记分享

然后，就有了黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目：吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译以及笔记整理。

StrongerTang·2020-06-25 20:56

吴恩达机器学习代码及相关知识点总结--ex5（偏差与方差）

1.偏差和方差的定义偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离，方差越大，数据的分布越分散。我们训练出来的模型和真实模型之间通常存在着不一致性，而这不一致性就表现为偏差和方差，选择正确的模型复杂的，能够尽可能减少偏差和方差。复杂度高的模型通常对训练集有很好的拟合能力，但对测试数据就不一定了，极有可能出现过

AsteriaJoJo·2020-06-25 20:10

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记神经网络方面的一个巨大突破是从sigmoid函数转换到一个ReLU函数机器学习无监督学习监督学习分类回归单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)

贱小杜·2020-06-25 19:15

吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归

本节目录：多维特征多变量梯度下降特征缩放学习率正规方程1.多维特征含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…xn），比如对房价模型增加多个特征这里，n代表特征的数量，x(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。2多变量梯度下降多变量线性回归中，代价函数是所有建模误差的平方和，即：我们开始随机选择一系列参数值，计算所有预测结果，再给所有参数一个新值，如此循环直到收敛。3特征

luky_yu·2020-06-25 15:17

【吴恩达机器学习笔记】第六章逻辑回归

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第六章逻辑回归6.1分类问题6.1.1分类的例子在分类问题中，我们要预测的变量yyy是离散的值，并尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正

Jermiane·2020-06-25 11:27

【吴恩达机器学习笔记】第一章绪论：初识机器学习

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写在前面吴恩达老师(AndrewNg)的机器学习课程是Coursera上的第一门课程，也是他的经典之作。这门课程从2011年上线到2017

Jermiane·2020-06-25 11:56

BP网络-梯度下降

)(多维数组求导)(链式求导)学习资料：初学比较懵逼，最好跟着教程动手在纸上画（算）一遍，就比较清晰了，如果我把每一细节与想法都写在纸上，一般都能解决问题．三个由易到难的资料：(都比较容易搜索到）1.吴恩达机器学习

qy_zhizi·2020-06-25 10:18

吴恩达机器学习之聚类(Clustering)（四）：优化目标（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

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13.4随机初始化13.4随机初始化参考视频:13-

汪雯琦·2020-06-25 09:29

吴恩达机器学习笔记（八）神经网络的反向传播算法

吴恩达机器学习笔记（八）神经网络的反向传播算法一、代价函数（CostFunction）二、反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）三、理解反向传播（BackPropagationIntuition

AngelaOrange·2020-06-25 09:38

吴恩达机器学习笔记（一）初识机器学习

吴恩达机器学习笔记（一）初识机器学习一、什么是机器学习二、监督学习（SupervisedLearning）2.1回归问题（RegressionProbblem）2.2分类问题（ClassificationProbblem

AngelaOrange·2020-06-25 09:36

吴恩达机器学习笔记（十七）-大规模机器学习

第十八章大规模机器学习学习大数据集这一章中将讲述能够处理海量数据的算法。思考：为什么要使用海量数据集呢？要知道获取高性能的机器学习系统途径是采用低偏差的学习算法，并用大数据进行训练。这里拿之前提到过的易混淆词来举例，ForbreakfastIate__eggs，这里填two，而非too或者to，从下面的图中可以明确，只要使用大数据对算法进行训练，它的效果似乎会更好。从这样的结果可以得出，在机器学习

献世online·2020-06-25 08:01

吴恩达机器学习，多元线性回归数据实战

最近在学习吴恩达的机器学习课程，觉得讲得有理有据、循序渐进，很多问题豁然开朗，实践是检验真理的唯一标准，为了检验自己的所学所得，也为了更深一步地理解其原理，决定找个数据集来一波实战操作，记录于此一是为了和广大机器学习的学者们分享，其次主要还是记录自己的学习过程，以稳步前行。首次涉及数据实战，代码和思路之中有许多不足之处，还请看官指正。一、线性回归线性回归是吴恩达老师的机器学习课程中的第一个入门算法

有梦想的咸鱼lzj·2020-06-25 08:40

吴恩达机器学习系列（二）——单一变量线性回归算法（上）

1线性回归模型回归算法是一种监督学习算法，用来建立自变量x和观测变量y之间的映射关系，如果观测变量是离散的，则称其为分类Classification；如果观测变量是连续的，则称其为回归Regression。回归算法的目的是寻找假设函数hypothesis来最好的拟合给定的数据集。该回归模型如下图所示。2目标函数与代价函数2.1目标函数1.定义根据数据特征寻找合适的假设函数hθ(x)来最好的拟合给定

高自强·2020-06-25 07:22

吴恩达机器学习系列（三）——单一变量线性回归算法（下）梯度算法

1梯度下降算法如上篇博文所言，我们的最终目的是将代价函数最小化，以求得最优目标函数。在这里我们求解最小代价函数所使用的算法是梯度下降算法。首先贴上梯度下降算法的数学表达式。2算法思想下面先从一个我们熟悉的场景解释一下该算法的算法思想。2.1场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。（此处参考https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/detail

高自强·2020-06-25 07:22

吴恩达机器学习系列（一）——引言及入门

1前言前几日回学校与实验室老师进行了短暂交流，研究生备考这两年实验室发生了好多变化，据老师说目前实验室差不多已经全部转型为人工智能实验室了，还起了个洋气的名字“π实验室”。备考这两年，很多东西差不多都快断层了。想必研究生阶段应该也是要学习机器学习相关的理论知识了，想来先下手为强。据老师推荐，决定从斯坦福大学吴恩达老师的机器学习视频课入门。（老师对吴老师的这套课评价很高）2机器学习入门2.1吴恩达机

高自强·2020-06-25 07:21

matlab+BP神经网络实现手写体数字识别

id=168接着上一篇所说的BP神经网络，现在用它来实现一个手写体数字的识别程序，训练素材来自吴恩达机器学习课程，我把打包好上传到了网盘上：12链接：https://pan.baidu.com/s/1_

qq_32216775·2020-06-25 05:59

吴恩达机器学习笔记（一）之梯度下降和线性回归

文章目录MachineLearning一、介绍1.1机器学习的概念1.2分类1.2.1监督学习1.2.2无监督学习（UnsupervisedLearning）2ModelandCostFunction2.1模型表示2.2代价函数（CostFunction）2.2.1代价函数的直观理解12.2.2代价函数的直观理解22.3梯度下降（Gradientdescent）2.3.1概念2.3.2梯度下降的直

Chen丶YiDA·2020-06-25 04:42

吴恩达机器学习线性回归作业(房价预测) Python实现代码详细解释

https://github.com/RobinLuoNanjing/MachineLearning_Ng_Python里面可以下载进行代码实现的数据集data.txt或data.csv介绍：最近在看吴恩达机器学习视频的时候

RobinLuoSoton·2020-06-25 00:53

《吴恩达机器学习》5 Python/Numpy 教程（Octave/Matlab 教程）

Numpy教程（Octave/Matlab教程）前言一、python基本使用1、数据类型2、语法3、切片（重要）4、函数及类二、numpy使用1、矩阵2、矩阵运算三、基于numpy的梯度下降法实现总结前言《吴恩达机器学习

JockerWong·2020-06-24 23:44

Python 实战：week2 爬取手机号

作业效果：>showdbsbj580.001GBlocal0.000GBxiaozhu0.000GB>usebj58switchedtodbbj58>showcollectionsdetailinfolinks>db.links.find().count()3481>db.links.find()[0]{"_id":ObjectId("574a689ee002824353704eaf"),"lin

超net·2020-06-24 21:05

读《聪》每周小结Week2

图片来自《投资者的未来》第二周阅读了《聪明的投资者》一书中第2章和第3章的内容。作者用历史分析的方法，从长时间周期来看，通货膨胀与投资，以及写作本书时的1972年年初的股价水平。下面从读书笔记、阅读体会、总结方法和待解问题四个方面来总结一下一周的收获。壹读书笔记通货膨胀与股价。从1915年至1970年的历史看，今后通货膨胀仍将继续或再次发生，投资者显然应该对此有所预期。但从时间上看，通货膨胀状况与

刘冰的成长之路·2020-06-24 19:20

吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归及多元梯度下降算法

1.LinearRegressionwithMultipleVariables简单来说，多元线性回归就是把前述的输入变量规模扩大，增加更多的自变量。下面是一些符号的含义：那么相应的来看，多变量的假设函数（HypothesisFunction）有如下形式：其矩阵（向量化）乘法形式的表示方法如下：这里有一点就是对每一个数据集来说，其x0都是恒为1的，与θ0相乘之后就是常数项θ0，这里Coursera里

不跑步就等肥·2020-06-24 18:18

Coursera吴恩达机器学习编程练习ex4——反向传播算法

1.sigmoidGradient.mfunctiong=sigmoidGradient(z)%SIGMOIDGRADIENTreturnsthegradientofthesigmoidfunction%evaluatedatz%g=SIGMOIDGRADIENT(z)computesthegradientofthesigmoidfunction%evaluatedatz.Thisshouldwo

不跑步就等肥·2020-06-24 18:47

week2 day1 总结

1.js常用方法:1.1sort方法-数组排序nums=[1,2,4,6,2,4,99,11,22,44,33]nums=nums.sort(function(a,b){returna-b})1.2正则匹配-re.test(str)->返回值:true/false例如:text='川A99999'varre=/^[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领A-Z]{1}[A

领带衬有黄金·2020-06-24 17:54

吴恩达机器学习（第一章）

机器学习可以分为监督学习和无监督学习两大类。一、监督学习监督学习就是在数据中有特定标注，会对数据进行分类，比如癌症例子。监督学习得到的结果可以预测某个新数据对应的结果（线性回归）或是该数据属于哪一类（逻辑回归）。比如癌症的预测，房价的预测等。圈和叉就分别标识两类数据，即在学习的数据中已标记该数据属于哪一类。监督学习又分为线性回归和逻辑回归。1.线性回归线性回归是所给数据最后拟合后的输出是连续不断的

夏未眠秋风起·2020-06-24 16:37

【吴恩达机器学习】逻辑回归 Python实现

课程笔记：https://blog.csdn.net/monochrome00/article/details/104109806逻辑回归（LogisticRegression）梯度下降版本吴恩达课程给出来的数据因为是给优化跑的，普通的梯度下降跑不出来，除非初始值设[−100,1,1][-100,1,1][−100,1,1]这样的。importnumpyasnpimportpandasaspdim

Elliott__·2020-06-24 15:27

【吴恩达机器学习】正则化 Regularization

正则化（Regularization）过拟合问题（TheProblemofOverfitting）左边的算法没有很好地拟合训练集，这个问题称作欠拟合(underfitting)，也可以说该算法具有高偏差(highbias)中间的算法拟合效果不错，是理想的模型右边的算法几乎完美地拟合了训练集，它的代价函数也可能接近于0，但是它最后给出的模型并不好。这就是过拟合(Overfitting)问题，也称该算

Elliott__·2020-06-24 15:27

吴恩达机器学习ex5：正则化线性回归和方差与偏差

1、正则化线性回归1.1、数据集的可视化训练数据集：X表示水位变化的历史记录，y表示流出大坝的水量；交叉验证数据集：Xval，yval；测试数据集：Xtest，ytest；其中，训练数据集12组，交叉验证数据集21组，测试数据集21组。1.2、正则化线性回归损失函数不对theta0进行惩罚，lambda为正则化参数。补充函数linearRegCostFunction：J=(X*theta-y)'*

梅文化_2019·2020-06-24 14:37

吴恩达机器学习系列课程汇总（视频+部分汉化+讲义+作业）

maerdym·2020-06-24 13:21

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（4）反向传播算法（BP-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：JupyterNotebook本次作业的理论部分：笔记|反向传播算法（BP-神经网络）ProgrammingExercise4：NeuralNetworksLearning

Fun'·2020-06-24 12:27

产品分类与特点（产品家_04组_abby Week2)

本文从人人2.0出发，先总结书中关于产品分类与特点的内容，再分析自己正在做的产品类型。一、人人2.0读书笔记从不同角度对产品分类1.用户关系角度2.用户需求角度3.用户类型角度4.产品形态角度4.1AppStore功能模式的选择5.其他角度5.1盈利模式角度5.2关键资源角度二、本人正在做的产品类型我所在的公司主要业务是软件+服务，客户群体是全国各公立的大中专院校，软件的售卖主要是通过招投标的方式

abby_xiamen·2020-06-24 10:48

吴恩达机器学习 EX3 作业第一部分多分类逻辑回归手写数字

1多分类逻辑回归逻辑回归主要用于分类，也可用于one-vs-all分类。如本练习中的数字分类，输入一个训练样本，输出结果可能为0-9共10个数字中的一个数字。一对多分类训练过程使用“一对余”方法，如训练一个样本，判断是否为1时。1是正类，其余数字均为负类。1.1导入模块和数据importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipy.ioassci

lsnow8624·2020-06-24 09:19

吴恩达机器学习 EX4 作业神经网络反向传播手写数字

1、神经网络神经网络通过前向传播计算输出层的隐藏层的误差，反向传播计算前一层的误差及代价函数的偏导数，反向更新各层参数theta2、作业介绍在前面的练习中，您实现了神经网络的前馈传播，并使用我们提供的权值来预测手写数字。在本练习中，您将实现反向传播算法来学习神经网络的参数3、导入模块和数据导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsc

lsnow8624·2020-06-24 09:19

吴恩达机器学习 EX2 作业第二部分正则化逻辑回归

2正则化逻辑回归正则化主要是解决过拟合问题，线性回归和逻辑回归均可以试用正则化处理解决过拟合问题。当训练算法在训练集表现较好，测试集上表现较差时，可能发生过拟合问题。通过合适的正则化参数lambda解决过拟合问题2.1作业介绍在练习的这一部分中，您将实现规范化的逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证(QA)。在QA过程中，每个芯片都要经过各种测试，以确保其正常工作。假设您是工厂的产

lsnow8624·2020-06-24 09:18

Week2 Wed翻译笔记

第三，坚持与时俱进，打造公正合理的治理模式。小智治事，大智治制。全球经济治理体系变革紧迫性越来越突出，国际社会呼声越来越高。全球治理体系只有适应国际经济格局新要求，才能为全球经济提供有力保障。Third,weshouldupholdtheconceptofadvancingwithtimes,buildingafairandreasonablegovernancemodel.“Peoplewith

西坡师妹·2020-06-24 08:22

吴恩达机器学习二：线性代数

器学习学者张志华教授曾经说过：“搞好机器学习，关键是数学，但你又不能把机器学习变成搞数学，那样就漫无边际了。”数学浩瀚如海，神灵通天，我们还是要敬畏数学之神，不要毫无目标、不计成本的扩大数学的钻研，而是要把握好度。对于绝大多数AI工程师来说，还是应该以机器学习为主导，对于其中涉及的数学知识形成理解，打牢基础，突出重点，适度拓宽，这就算过关了。以后根据主攻方向，随用随学，急用先学，这样就可以了。而线

DemonHunter211·2020-06-24 01:20

吴恩达机器学习三：概率统计

统计学习与机器学习有什么不同呢？其实统计学习也叫统计机器学习，从名字就可以看出，统计学习是从统计学科的角度、利用机器（编程算法）来对数据进行预测分析，机器学习差不多等于统计学习，机器学习可不可以不依赖统计方法？目前没找到资料证实。我个人的理解是，统计学习这种叫法更适用于学科理论，机器学习则偏于工程实践。数学过关以后，还得懂编程语言、系统架构、数据库、异构平台上的高性能计算，要成为一个优秀的AI工程

DemonHunter211·2020-06-24 01:20

【吴恩达机器学习】章节1 初识机器学习

课程视频：网易云课堂课程详细笔记：github已经有的笔记：https://blog.csdn.net/qq_34611579/article/details/80665546目录:+初识+什么是机器学习+监督学习+无监督学习一·初识机器学习-是从AI发展出来的一个领域-为计算机开发的一项新功能Example:-数据挖掘：网络和自动化技术的发展产生了大量的数据集例：点击流数据，医疗记录，计算生物学

つき·2020-06-23 21:33

吴恩达机器学习笔记_第一周

毕业论文方向可能和神经网络挂钩，神经网络也是机器学习的一部分。从这周开始决定跟着AndrewNg公开课系统地学习机器学习，4/4日开课，第一周为试听，今天先看了。以后每周更新一下。的确感觉讲的不错，形式平易近人。//分割线-----------------------------------------------------------------------------------------

hunterlew·2020-06-23 16:11

计算机考研复试准备 -- 专业基础知识

目录初试笔记算法与数据结构基础密码学和安全基础机器学习相关课程吴恩达机器学习系列课程1、什么是机器学习？

_天涯__·2020-06-23 14:17

吴恩达机器学习：神经网络 | 反向传播算法

上一周我们学习了神经网络|多分类问题。我们分别使用逻辑回归和神经网络来解决多分类问题，并了解到在特征数非常多的情况下，神经网络是更为有效的方法。这周的课程会给出训练神经网络所使用的代价函数，并使用反向传播算法来计算梯度。笔者会给出反向传播算法中重要的思路和推导，但不会包含所有的计算步骤。点击课程视频你就能不间断地学习Ng的课程，关于课程作业的Python代码已经放到了Github上，点击课程代码就

拼搭小怪·2020-06-23 14:24

吴恩达机器学习逻辑回归python实现（未正则化）[对应ex2-ex2data2.txt数据集]

写在前面：1.笔记重点是python代码实现，不叙述如何推导。参考本篇笔记前，要有逻辑回归的基础（熟悉代价函数、梯度下降、矩阵运算和python等知识），没有基础的同学可通过网易云课堂上吴恩达老师的机器学习课程学习。网上也有一些对吴恩达老师课后作业的python实现，大多数都是用JupyterNotebook写的，一些重点的细节处没有做详细的说明而且基本上没有绘制图像的代码（我自以为我的笔记和代码

gy245770710·2020-06-23 12:07

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吴恩达机器学习:week2