吴恩达机器学习:week2

吴恩达机器学习笔记（二）

模型描述：根据房间的大小（平方数）预测其能售卖出的价格1、监督学习（每个例子都有一个正确的输出值）1.1、回归问题，可以预测一个准确的数值输出1.2、分类问题，可以预测离散值输出（只有0和1的离散值输出）2、训练集（trainingset）：在监督学习中提供“参考”的数据集合三个要素：训练集的数量，输入变量，输出变量训练样本（trainingexample）：（x^(i),y^(i)）第i个训练样
五大人·2023-08-12 02:26

吴恩达机器学习笔记（自用）

吴恩达机器学习机器学习的定义什么是机器学习？
cosθ·2023-08-09 06:02

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结】【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类1.1加载数据（MNIST）：1.2定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数i
跪求指点·2023-08-09 03:20

NEUQ-ACM预备队训练-week2(二分法)

P2249【深基13.例1】查找题目描述输入nn个不超过10^9109的单调不减的（就是后面的数字不小于前面的数字）非负整数a_1,a_2,\dots,a_{n}a1,a2,…,an，然后进行mm次询问。对于每次询问，给出一个整数qq，要求输出这个数字在序列中第一次出现的编号，如果没有找到的话输出-1−1。输入格式第一行22个整数nn和mm，表示数字个数和询问次数。第二行nn个整数，表示这些待查询
唏嘘南溪·2023-08-07 21:36

第十四章 无监督学习

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
tomas家的小拨浪鼓·2023-08-07 01:24

week2（1.10-1.16）周复盘

今年听到对我最有触动的两句话，分别是：第一个月你是怎样度过的，这一年你将会怎样度过；第二句是学会复盘，人生才能翻盘。于是，第二周复盘来喽！一、个人成长：8分1.阅读虽然每天会读一会儿书，但是效率和质量都不是很高。下个周要执行早起读书计划。2.学习无论是线上还是线下，我都能主动学习，如果再加上复盘，那就更完美了。3.提升审美这个周，由于工作太忙，几乎没有看穿搭视频或者文章。小结：做的好的地方：主动复
行动派璀璀·2023-08-06 20:29

Coursera C++ Part A [Week2] Class and Generics

CourseraC++PartA[Week1]https://www.jianshu.com/p/6c1d07763275Week1了解了C++和C的基本区别，Week2开始介绍类week2OverviewC
小啾Kris·2023-08-05 15:02

2020年4月-Week2复盘

回顾目标：Health保持每天身心愉悦的高能量。践行自己的处方。愿病痛早日远离我。Work读《好好学习》带着问题先列提纲，画思维导图，再填充内容Play减少娱乐时间。每周3次斗地主。或是在洗脚的时候玩。Love践行非暴力沟通准则：运用事实-感受-需要-请求法则在生活中。评估结果：Health目标设定稍有不合理，现阶段应当避免盲目运动。目前能做的运动有麦肯基1&2&3和单杠（每日早晚各一次）Work
Sayayoga·2023-08-04 00:16

吴恩达机器学习课程笔记-(1)监督学习、无监督学习(Supervised Learning and Unsupervised Learning)

1、监督学习、无监督学习(SupervisedLearningandUnsupervisedLearning)1.1机器学习是什么？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。—TomMitchallAcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttos
Jorunk·2023-08-02 15:35

吴恩达机器学习笔记（3）

多变量线性回归：问题：根据多个属性，如房子面积，房子楼层，房子年龄等估计房子的价格多变量线性回归中的变量多变量线性回归的假设此时有多个特征,i对应不同的特征值，如房子面积，楼层，年龄等，参数为一个n+1维向量多变量线性回归中的梯度下降，对每一个参数求偏导数从而得到不同参数的梯度参数特征缩放——加速梯度下降过程收敛到最优值多变量梯度下降时，参数的取值要尽量小在多多变量梯度下降中，要让不同参数的取值范
魏清宇·2023-07-30 01:52

异常检测算法

anomaly-detection-resources7.吴恩达机器学习中文版笔记：异常检测（AnomalyDetection）
夕宝爸爸·2023-07-30 00:55

Week2

本周进度完成comparator部分的日志，方便查询完成用ATH原有配置的测试由于release相关的工作有点多，本周进度并不理想下周目标完成测试用例和TMS的配置测试障碍暂无
Slahser2c·2023-07-25 02:37

吴恩达机器学习打卡day6

本系列文档按课程视频的章节（P+第几集）进行分类，记录了学习时的一些知识点，方便自己复习。课程视频P54图1表示求导数的原理。图1 图2将图1推广到有n个参数变量的情况。图2 图3提出了一些注意事项。图3 课程视频P55图4表示了求导时的一些特殊规律。图4 课程视频P56图5给出了选择神经网络层数的一些规律，通常中间层的层数要大于等于输入层的特征变量数量。图5 **图6给出了训练神经网络的操作步骤
不学了，删库跑路·2023-07-24 21:15

复盘week2/2020

已办事项1、收到买的面膜，待使用2、给爸爸妈妈买鞋子和皮夹3、打扫一次4、洗衣、叠衣5、收到小姐姐寄的手帐本和书，超爱的6、看了淑女飘飘拳、非诚勿扰20207、乳腺超声检查反思：1、晚睡2、晚上暴饮暴食3、白天吃很多零食4、久坐未站5、看小说6、刷百度
jean_c330·2023-07-24 00:53

吴恩达机器学习-logistic回归

logistic回归—离散变量的分类问题（0,1）分类，通常0表示“没有某样东西”，1表示“有某样东西”如有癌症，是垃圾软件等上图所示是一个（0,1）分类问题，当y的取值为{0,1,2,3}时，就变成一个多分类问题线性回归拟合而分类问题上述问题是一个肿瘤预测问题，根据肿瘤的大小判断肿瘤是良性还是恶性的，当数据显示如图时，使用线性回归似乎是合理的肿瘤大小小于0.5对应的那个值时肿瘤为良性，大于时为恶
魏清宇·2023-07-22 20:28

Machine Learning - Week2 Linear Regression ex1

单变量和多变量从矩阵运算角度讲是一样的，直接看多变量线性回归练习题。1.featureNormalize.m(原值减去平均值再除以标准差)function[X_norm,mu,sigma]=featureNormalize(X)X_norm=X;mu=zeros(1,size(X,2));sigma=zeros(1,size(X,2));mu=mean(X,1);sigma=std(X,1);n=
有何不可_b7e1·2023-07-18 09:27

吴恩达机器学习2022-Jupyter

1可选实验室:多变量线性回归在这个实验室中，您将扩展数据结构和以前开发的例程，以支持多个特性。一些程序被更新使得实验室看起来很长，但是它对以前的程序做了一些小的调整使得它可以很快的回顾。2目标扩展我们的回归模型例程以支持多个特性扩展数据结构以支持多个特性重写预测，成本和梯度例程，以支持多个功能利用NumPynp.dot向量化它们的实现，以提高速度和简单性在这个实验室里，我们将利用:NumPy，一个
KAY金·2023-07-18 06:40

【Week2实验-B】爆零×大力出奇迹√

算法模拟题目描述现给出一场ACM赛制的比赛，要求计算选手的排名。给出比赛的题目数，单位罚时，以及每个选手每个题目的情况，要求按排名输出选手以及其题目数、罚时数。解题思路统计每名选手的题目数、罚时数，使用多值排序获得名次。代码#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intn,m;structAt{string
musanri·2023-07-17 14:09

吴恩达机器学习笔记（5）—— 神经网络

又摸鱼摸了好久，终于开学了，不能再摸鱼了，这学期课都是嵌入式开发方面的，我给自己的电脑买了个新硬盘装了Linux，不再像以前在虚拟机里小打小闹了，折腾了好几天的新系统，现在有时间写新的笔记了。这次给大家带来的是神经网络，比较难，我可能写的也不是太明白，就看看吧。非线性假设其实神经网络是一个很古老的算法，不过在很长的一段时间内受计算机的机能所限，这个算法没有太大的进展。直到了现在，计算机的飞速发展，
机智的神棍酱·2023-07-17 06:15

【吴恩达机器学习】第七周—SVM支持向量机与核函数

31.jpg1.支持向量机SupportVectorMachines1.1介绍在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型—支持向量机，简称SVM，与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机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。尽管现在深度学习十分流行，了解支持向量机的原理，对想法的形式化、简化、及一步步使模型更一
Sunflow007·2023-07-16 16:08

CS229 Week2 Linear Regression with Multiple Variable

title:CS229Week2LinearRegressionwithMultipleVariabledate:2017-03-2618:31:01categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第二周4多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征MultipleF
gb_QA_log·2023-07-16 02:29

Week1云计算从0到1学习-感谢公司给我这个机会

倒叙查看文档内容，即按照周维度最新的学习内容写在最上方week2学习笔记见最新博客Week2云计算从0到1学习Week1Q&AQ1：K8S为啥要引入pod这么个概念呢？
东方狱兔·2023-07-16 01:39

Week2云计算从0到1学习-已脱敏

其他周笔记见主页其他博客，搜索关键字【云计算】week2学习实际操作：1.搭建环境的服务器ipusernamepasswd已有完整的测试环境ip2username2passwd22.创建与搭建好的ip2
东方狱兔·2023-07-16 01:39

吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现线性回归

1可选实验:使用Scikit-Learn进行线性回归有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，叫做scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。1.1工具您将利用scikit-learn以及matplotlib和NumPy中的函数。2线性回归封闭式解决方案Scikit-learn的线性回归模型实现了一种封闭式的线性回归。让我们使用早期实验室的数据——一栋1000平方英尺
KAY金·2023-07-15 16:41

吴恩达机器学习2022-Jupyter-Scikit-Learn教学

1可选实验室:线性回归使用Scikit-Learn有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，叫做scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。1.1目标在这个实验室里:利用scikit-学习使用线性回归梯度下降法来实现1.2工具您将利用scikit-learn以及matplotlib和NumPy中的函数。2梯度下降Scikit-learn有一个梯度下降法回归模型skea
KAY金·2023-07-15 16:41

吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现逻辑回归

1.1目标使用scikit-learn培训Logit模型模型。1.2数据集importnumpyasnpX=np.array([[0.5,1.5],[1,1],[1.5,0.5],[3,0.5],[2,2],[1,2.5]])y=np.array([0,0,0,1,1,1])1.3Fit模型下面的代码导入了scikit-learn的Logit模型模型。您可以通过调用fit函数将此模型适合于训练数据
KAY金·2023-07-15 16:39

吴恩达机器学习2022-Jupyter1可选实验室: Python 和 Jupyter 笔记本简介

欢迎来到第一个可选实验室！可供选择的实验室包括:提供信息-比如这个笔记本以实际例子加强课堂教材提供分级实验室常规的工作实例1.1目标在本实验中，您将:对Jupyter笔记本进行简要介绍，参观Jupyter笔记本，了解标记单元格和代码单元格之间的区别，练习一些基本的python熟悉Jupyter笔记本最简单的方法就是参观上面的帮助菜单帮助菜单本课程中使用的Jupyter笔记本有两种类型的单元格。诸如
KAY金·2023-07-15 09:37

吴恩达机器学习2022-Jupyter-机器学习实例

1可选实验:特征工程和多项式回归1.1目标在这个实验室里:探索特征工程和多项式回归，它可以让你使用线性回归机制来适应非常复杂，甚至非常非线性的函数。1.2工具您将利用在以前的实验中开发的函数以及matplotlib和NumPy。2特征工程与多项式回归综述线性回归提供了一种模型方法，公式形式为:如果您的特性/数据是非线性的或者是特性的组合，该怎么办？例如，住房价格往往不与居住面积成线性关系，而是对小
KAY金·2023-07-15 08:00

吴恩达机器学习2022-Jupyter

1可选实验室:Python、NumPy和矢量化简要介绍本课程中使用的一些科学计算。特别是NumPy科学计算包及其与python的使用。2目标在这个实验室里将回顾课程中使用的NumPy和Python的特性。Python是本课程中使用的编程语言。NumPy库扩展了python的基本功能，添加了更丰富的数据集，包括更多的数值类型、向量、矩阵和许多矩阵函数。NumPy和python相当无缝地协同工作。Py
KAY金·2023-07-15 08:15

吴恩达机器学习2022-Jupyter特征缩放

1可选实验室:特征缩放和学习率(多变量)1.1目标在这个实验室里:利用前一实验室开发的多变量线性回归模型程序在具有多种功能的数据集上运行梯度下降法探讨学习速度alpha对梯度下降法的影响通过使用z分数标准化的特征缩放来提高梯度下降法的性能1.2工具您将使用在上一个实验中开发的函数以及matplotlib和NumPy。importnumpyasnpnp.set_printoptions(precis
KAY金·2023-07-15 08:15

week2

第2周目录第2周四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践2-学习率4.5特征和多项式回归4.6正规方程4.7正规方程及不可逆性(可选)四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征参考视频:4-
小小白？·2023-07-15 08:12

Week2 D5

任务一：神句神词组内化补充1.虚拟语气：虚拟语气用来表示假想，而不表示客观存在的事实，所说的是一个条件，不一定是事实，或与事实相反。虚拟语气通过谓语动词的特殊形式来表示。(1)将来时的条件句中的虚拟语气。如：IfheshouldgotoQingHuaUniversity,hewouldmakefulluseofhistime.如果他要上清华大学的话，他就会充分利用他的时间了。Ifhew
·2023-06-24 04:17

机器学习比较好的视频资源

[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV164411b7dx?
无敌三角猫·2023-06-20 11:46

吴恩达机器学习——支持向量机

本章内容简介：·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·12.4核函数1·12.5核函数2·12.6使用支持向量机对支持向量机的一些理解：支持向量机解决的是多维的分类问题。当给出一定的数据集时，分类学习的最基本想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本划分，又因为在训练学习中，数据大多是高维度的，并且数据不一定都是线性可分的，那么线性不可分
SCY_e62e·2023-06-20 07:47

INT102 笔记+例题(更新中）

伪代码与时间复杂度伪代码（PseudoCode）题型1展示循环中的每一轮例1选做1选做2题型2修改代码例1题型3根据所给条件写代码时间复杂度（Timecomplexity）大小关系例1排序例2证明例4循环证明week2
Scabbards_·2023-06-16 07:59

吴恩达机器学习笔记（一）

概念机器学习是研究计算机模仿人类学习的过程，利用新的数据改善自身的性能，是人工智能的核心。机器学习、人工智能、深度学习之间的关系：AI、ML、DL的包含关系人工智能=机器人；机器学习是实现人工智能的一种方法；深度学习是实现机器学习的一种技术。概念包含关系上：人工智能>机器学习>深度学习。视频课简记:1、引言1.1欢迎1、机器学习很常见，如谷歌搜索（搜出的网站排序算法）、邮箱的垃圾站（无监督）。2、
yh_y·2023-06-12 00:10

吴恩达机器学习个人总结 ---- 思维导图

吴恩达机器学习个人总结----思维导图注：因为平台限制，图片只能上传压缩后的并且还不能一次性上传整张图片，如果大家需要更加详细的思维导图或者需要xmind格式的文件可以私信或者+V。
小鱼干儿♛·2023-06-11 22:33

[深蓝学院] C++基础与深度解析 Week 2: Object and Basic Type

[深蓝学院]C++基础与深度解析Week2:ObjectandBasicType1.初始化和赋值2.类型为什么需要类型？
Weiheng-Summer·2023-06-08 01:19

2019-07-16

【Week2本周作业2】主题：要事为先拆页来源：《高效能人士的七个习惯》【导语】《高效能人士的七个习惯》里有个习惯是要事为先，这是一个思维习惯。
踏雪寻梅abc·2023-04-20 16:50

2019奇妙日思录｜今日碎片&Week2 GTD PLAN

01坐了四个多小时的动车，下午四点从小池回到了杭州。下车后办理了挂失票押金退还手续，去遗失物品认领处取回了前两天丢失的粉红挎包，除了几百块现金被拿走之外，其他物品都在，工作人员问我需不需要查监控看看是哪个乘客拿走的。想想看：算了算了，还好只是把钱拿走了，能把包还回来还算是良心了。万幸了，因为有些东西比钱重要。02和樊登读书的线下书店电话联络，谈好了合作事宜，敲定了今后读书会和棒棒堂社群活动的聚集地
Miuka喵卡·2023-04-20 13:28

深度学习入门路径

的表示理论推导课程）（标@的表示高质量课程）（标$的表示选学内容）基础部分1.Python基础（深度之眼课程）[5d]2.数学基础（深度之眼课程）[10d]基础课程不限于此，资源较多，可自行选择机器学习部分1.吴恩达机器学习
或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

吴恩达机器学习作业笔记(线性回归)

零基础知识1.DataFrame结构PandasDataFrame入门教程（图解版）DataFrame一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等pd.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data可以是多种类型index和
Curse of Knowledge·2023-04-14 07:07

吴恩达机器学习作业笔记（Logistic 回归）

数据一共有三列，前两列是学生成绩，最后一列用1.0代表学生是否被录取使用分类的方法进行学习，得到一个学生被录取的概率值。零基础知识pandas读取文件importpandasaspddata=pd.read_csv('path',sep=',',header=0,names=['第一列','第二列','第三列'],encoding='utf-8')原文链接：https://blog.csdn.ne
Curse of Knowledge·2023-04-14 07:37

梦想日记week2❤️

【精时力日志】本营：4-6月梦想日记本践行营编号：DAY【005】日期：2021年【4】月【5】日1、[图]新增/翻阅梦想图片：✨美丽的手绘水彩画：）✨喜欢美丽的图画，看了就会觉得心动美好赞叹。更喜欢绘画的人创造美好的能力与心境状态。✨能将内心所想画出来的人真的很幸福！2、[思]我的思考：反思A1:一直说喜欢画画，却并未踏实学习、坚持练习与创作。自觉没太大天赋，没可能成大触。索性只是口说喜欢行动消
筝语XD·2023-04-11 09:16

吴恩达机器学习--线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结
Want595·2023-04-10 23:56

逻辑回归（吴恩达机器学习）

一、分类问题在分类问题中，我们的任务是通过算法对数据判断是否属于某一类，如果只有两类的话，那么就是“是”与“否”。分类的例子比如说：判断一封邮件是否属于垃圾邮件，判断一次金融交易是否属于欺诈，判断肿瘤是良性肿瘤还是恶性肿瘤等。在二元分类问题中，最后输出的结果只有两种，其中“0”表示“否”，“1”表示是“是”。对于（0，1）区间的其他值，取大于等于“0.5”输出为1，小于“0.5”则输出为“0”，作
没名字的蓝猫·2023-04-10 01:43

【机器学习】吴恩达机器学习Deeplearning.ai

机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。机器学习定义一般来说，给一个算法学习的机会越多，它的表现就越好。机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习（强化学习在课程中不细讲）监督学习是进步最快和创新最多的算法。在课程中会学习一些实践机器学习算法的实用技巧。监督学习如今，机器学习正在创造巨大的经济
Lotay_天天·2023-04-07 10:32

[密码学复习]Cryptography

整合Week2对称加密Tworequirements:AstrongencryptionalgorithmAsecretkeyknownonlytoparticipants.1.有三部分构成：1.加密算法
Azhang_·2023-04-07 01:41

算法练习 Week2

目录1.特殊正方形：2.走楼梯2：3.走路：4.简单分数统计：5.Alice的德州扑克：6.订单编号：7.饿饿饭饭：8.任务分配：1.特殊正方形：题目输入n，输出n行n列的由+和.组成的正方形，其中最外面一圈全是+，第二圈全是.，…，对于第i圈，如果i是奇数，那么全是+，否则全是.。输入格式一行，一个整数n。输出格式n行，为满足题目要求的正方形。注意不要有行末空格。样例输入10样例输出++++++
爱码天天·2023-04-06 02:55

【黑糖茶包·划水】2019-04-15

（今天是Week2策划日，任务有点多，所以划水，抱歉）肉：任务还有三项，接下来该去……灵（窝在床上）：休息，快来休息肉：拒绝。要继续工作灵：我已经垂垂老矣，喘不上气儿啦……肉：不，你没有灵：QAQ
猫巫Sk·2023-04-05 05:13
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