吴恩达机器学习:week2 第6页

15润苼| 30天主题拍摄大作战 week2 情绪

图片发自App【作业时间】：2018年6月9日【拍摄主题】：喜悦【拍摄过程】：———这位老人是我爷爷。和堂哥堂姐一起去看望他，老人高兴的合不拢嘴，不停地拿出东西给我们吃。图片发自App【作业时间】：2018年6月10日【拍摄主题】：静【拍摄过程】：———书，总能给人一片安宁。堂哥堂姐从小跟爷爷奶奶一起吟唱圣歌，拿起本来就能唱。听，过往熟悉的声音。图片发自App【作业时间】：2018年6月11日【拍

润苼·2023-04-03 02:34

VRIO

ManageGlobalBusiness，Week1讲Internationalbusiness，Week2讲Institution-base

风华九里·2023-04-02 07:17

5月week2 文献阅读： Combined Single-Cell Profiling of lncRNAs and Functional Screening Reveals that H19...

5月week2文献阅读：CombinedSingle-CellProfilingoflncRNAsandFunctionalScreeningRevealsthatH19IsPivotalforEmbryonicHematopoieticStemCellDevelopment

米妮爱分享·2023-04-01 06:56

吴恩达机器学习 - PCA

问题数据压缩数据图形化展示PCA算法奇异值分解(SingularValueDecomposition，以下简称SVD)数据恢复K的选择

YANWeichuan·2023-04-01 03:29

蓝桥杯冲刺 - week2

文章目录前言day1最大和(DP+质因数分解)901.滑雪-记忆化搜索day21227.分巧克力-二分day31221.四平方和-空间换时间1230.K倍区间day41076.迷宫问题-路径2017-迷宫-填空day5848.有向图的拓扑序列day6进制转换+扫描线算法(二维区间合并面积和)day7蓝桥杯C/C++B组历届真题-精选填空专项前言重难点突破,重在场景应用，以真题带练,涉及算法标签[⚽

violet~evergarden·2023-03-29 23:22

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(Regularization)

6.正则化(Regularization)文章目录6.正则化(Regularization)6.1过拟合的问题6.2代价函数6.3正则化线性回归6.4正则化的逻辑回归模型本章编程作业及代码实现部分见：Python实现逻辑回归和正则化(ProgrammingExercise2)6.1过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器

geekxiaoz·2023-03-26 07:16

正则化(吴恩达机器学习笔记)

文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.梯度下降法2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示：第一个模型是线性的，属于欠拟合，不能很好的适应数据集，而第3个则是一个高次方的模型，过于拟合原始数据，从而不能很好的预测数据，属于欠拟合。也不难看出，当x的次数越高，训练出来的模型就会对数据集拟合的越好，但是其预测效果就会变差。解决方案：①减少特征的数量，丢弃掉一些非必要的特征。

是忘生啊·2023-03-26 07:02

2019-06-02

网易云课堂-吴恩达机器学习课程1-19课时第一章：初识机器学习；第二章：单变量线性回归；第三章：线性代数回顾仅需十美元，AI“灭霸手套”来了MIT人工智能实验室的研究人员开发了一种“触觉手套”，548个传感器

YZY君·2023-03-25 23:00

孩子拒绝和父母沟通怎么办？

#青春期家长必修课week2:亲子关系问题:孩子拒绝和父母沟通怎么办？孔宇老师的课完全不够听，短短2小时，“搜”的一下就过去了。

郑婷Candy·2023-03-25 06:34

机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化

主要内容：一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合，就是曲线没能很好地拟合数据集，一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的。2.所谓过拟合，就是曲线非常好地拟合了数据集(甚至达到完全拟合地态度)，这貌似是一件很好的事情，但是，曲线千方百

希望阳光下·2023-03-25 03:04

第十一章应用机器学习的建议

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·2023-03-24 10:38

2019-06-04

可构建任何平台的Web应用LightningWeb组件在线文档网易云课堂-吴恩达机器学习课程20-54课时第五章：多变量线性回归；第六章：Octave/MATLAB教程；第七章：logistic回归人工智能能

YZY君·2023-03-23 09:33

吴恩达机器学习对逻辑回归损失函数的求导推导

网上查询了很多发现这个思路非常清晰，每一步基本都有给出是什么推导的，看一遍就懂了，所以转载一下。原文推导过程

云玩家_30ad·2023-03-21 22:09

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

【吴恩达机器学习笔记详解】第六章逻辑回归

第五章主要讲的是编程语言的介绍，因为我们现在用python的比较多，所以就没有再看那一章。但是5.6值得看一下5.6矢量现在的变成语言包含了各种各样的矩阵库，所以通常进行矩阵计算的时候我们直接用命令即可，如果使用了合适的向量化方法，代码会简单很多。下面进行一些例子的讲解。这是线性回归的假设函数，他是从0到j的一个求和，我们也可以把他看作是矩阵的相乘，θ的转置×x，可以写成计算两个向量的内积。前面的

爱冒险的梦啊·2023-03-21 07:04

机器学习 | 吴恩达机器学习第三周学习笔记

课程视频链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome第三周PPT下载密码:8o4e上一篇博客主要介绍了第二周的课程的内容，包括多变量线性回归，使用梯度下降法求解多变量线性回归的实用技巧，特征缩放与模型特征选择并介绍了多项式回归，最后引入一种线性回归的解析解法并与梯度下降法进行比较。本篇博客将系统的介绍第三周的内容，本

CoreJT·2023-03-21 07:58

吴恩达机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络

机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络逻辑回归LogisticRegression(不是很懂)正则化Regularization神经网络NeuralNetworks(也不太懂)建议评估假设算法模型选择和交叉验证集诊断偏差和方差正则化和偏差/方差学习曲线决定下一步做什么机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)类偏斜的误差度量（不太懂）机器学习的数据(不太懂)机器学习

流动的时间里找你的旋律·2023-03-21 07:26

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归作业

逻辑回归1.1可视化数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfilepath=r'F:\jypternotebook\吴恩达机器学习

Pyrs·2023-03-21 07:25

逻辑回归(吴恩达机器学习笔记)

1.分类问题在分类问题中，要预测的变量y是一个离散的值，尝试预测的结果是否属于某一个类，如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮箱，区分一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们将因变量可能属于的两个类分别称为负向类和正向类，则因变量y∈0，1，其中0表示负向类，1表示正向类。2.假说表示，在逻辑回归中我们引入一个新的模型，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_{

是忘生啊·2023-03-21 07:48

吴恩达机器学习python作业之正则化逻辑回归

参考链接：吴恩达|机器学习作业目录_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客可视化数据集后发现：positive与negative之间没有线性决策边界，因此需要进行特征映射创造高阶项。数组(array类型)合并的注意点：numpy.AxisError:axis1isoutofboundsforarrayofdimension1_BBJG_001的博客-CSDN博客老规矩，先贴上运行结果：有正则化项的决

abcd1233463457347·2023-03-21 07:10

S第六轮《新概念》朗读持续力训练Week2 2020-10.19~10.25

练习材料(Materials)Lesson2Breakfastorlunch?ItwasSunday.InevergetupearlyonSundays.Isometimesstayinbeduntillunchtime.LastSundayIgotupverylate.Ilookedoutofthewindow.Itwasdarkoutside.'Whataday!'Ithought.'It's

林以战Arena·2023-03-18 11:52

2021第3周||走出自己的小世界，你会发现？

目标回顾1、完成并发布week2复盘及week3复盘。2、发布《心灵奇旅》观影日记。3、英语每日学习

哇哦小馆·2023-03-17 22:38

吴恩达机器学习笔记（3）——Logistic 回归

放假这么久，天天摸鱼，已经好久没更新了，希望后面的更新速度能达到日更吧，这次给大家介绍的是Logistic回归，虽然是名字带有回归，其实是一个分类算法。废话不多说，我们先从例题来引入我们今天的算法。引论我们这次不讨论房价的问题了，这次我们来讨论肿瘤大小判断肿瘤是否是良性的肿瘤。这是一个两项分布问题，输出的结果只可能是两个一个是是另一个是否。我们可以用0,1来表示输出的结果。那么我们如何来区分良性还

机智的神棍酱·2023-03-17 10:29

Week2

A-4:Problem:快速排序排序在各种场合经常被用到。快速排序是十分常用的高效率的算法。其思想是：先选一个“标尺”，用它把整个队列过一遍筛子，以保证：其左边的元素都不大于它，其右边的元素都不小于它。这样，排序问题就被分割为两个子区间。再分别对子区间排序就可以了。下面的代码是一种实现，请分析并填写划线部分缺少的代码。#includevoidswap(inta[],inti,intj){intt=

片帆沙岸v·2023-03-17 03:15

36号寻梦鲸｜30天主题拍摄大作战week2情绪

这周摄影主题以表现情绪为主，很有意思的主题。6月9日主题喜悦《露齿笑》笑容有一种魔法，可以治愈不开心，可以传递，看到这张笑容你有没有觉得开心呢?成都宽窄巷子6月10日主题静《时间的力量》走进博物馆的时候，连呼吸声都变得缓慢和平静，透着橱窗去了解，去观看，去隔空触碰这些时间的产物。很难不感叹时间的强大，万物中什么是静止的呢？也许没有，就脚下的路都在一点点的移动，我们只能偶尔保持内心的平静来缓和自己的

雪鲸呀·2023-03-16 02:12

Week2 复盘丨做自己，就是最大的力量

这是2022年第3篇原创文第2篇复盘文文丨雪菲本周复盘我把完成的事项放在了最前面，怦然心动放在了后面，因为怦然心动来源于这些完成的事项。向内扎根早起✅完成7天早起时间在5:00-6:00不等。在这些自己的时间里，我完成了冥想、简单的伸展、读书、写作（读书输出、直播稿）冥想✅完成6天每天8-20分钟不等。没有因为周末就不冥想了，因为在我看来这并不是在完成打卡，而是我在和内心做链接。阅读✅完成7天《当

雪菲冥想疗愈·2023-03-15 20:50

8月 week2周复盘

习惯养成阅读：每天读书2页小成就：《微习惯》读完，开始《红楼梦》+《蒋勋说红楼》+《红楼梦魇》健康：每天做1个仰卧起坐小成就：每天坚持仰卧起坐超额完成写作：每天写50个字小成就：半篇读书分享其他尝试ipad画画小确幸七夕礼物和花太开心了又收到了口红4块钱买了一堆零食图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App今日微习惯:目标:2页书✅完成:2页目标:1个仰卧起坐✅完成:5个目标:写50

一颗果冻·2023-03-14 02:25

np.meshgrid & plt.contourf

np.meshgrid&plt.contourf吴恩达机器学习作业np.meshgrid&&plt.contourfplt.contourf吴恩达机器学习作业https://blog.csdn.net/

恒星的恒心丶Z·2023-03-11 07:14

多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）

目录1.多元线性回归1.梯度下降法2.正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learningrate）3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1,x2...xn).其中n代表特征数量，m代表训练集中的实列数量。x(i)x^{(i)}x

是忘生啊·2023-02-27 18:15

吴恩达机器学习笔记(一)——线性回归

线性回归学习笔记1.线性回归概述线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其在金融、医疗等领域有着广泛的应用。y=ax+b一元线性回归可以看作是多元线性回归的一个特例，因此只要分析多元线性回归的特性。2.算法流程（1）选取特征值，设计假设函数。（2）代价函数。（3）进行梯度下降/正规方程。当我们需要用线性回归去解释一个现象或尝试做预测的时候，

tedist·2023-02-21 10:51

【深度学习】激活函数

上一章——认识神经网络新课P54介绍了强人工智能概念，P55到P58解读了矩阵乘法在代码中的应用，P59，P60介绍了在Tensflow中实现神经网络的代码及细节，详细的内容可以自行观看2022吴恩达机器学习

milu_ELK·2023-02-17 12:09

见了英子，只顾吃饭都忘记拍照｜感恩日记D350

【成就日记】✨早起读完两个童书绘本，《微观世界》和《最后的巨人》，然后完成了week2复盘。特别有成就感一早上。✨收拾东西出门，和爱人嘟嘟逛街，

Amy宝宝·2023-02-07 12:19

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。

wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

裸辞周记Week4：又回到了起点

之前三周的文章：裸辞周记Week1：休息与调整裸辞周记Week2：逐渐进入备考状态裸辞周记Week3：没有外食的一周！

静夏安好·2023-02-05 00:34

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写

玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What

cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。

Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

week2：Dissecting Cell Lineage Specification and Sex FateDetermination in Gonadal Somatic Cells U...

C1和C2代表表达Nr2f2的前体细胞C1:代表早期前体细胞，来源于E10.5~E13.5的性腺体细胞，主要表达标志物Nr2f1，在XY的性腺早期前体细胞也表达C2:代表基质前体细胞，来源E13.5以后的性腺体细胞，主要表达基质细胞的标志物Maf，以及睾丸间质细胞标志物如Tcf21、Pdgfra等C3和C4共表达Amhr2，Foxl2，Fst等标志物，代表颗粒细胞的不同分化阶段；C3：包括E11.

阿糖胞苷_SYSU·2023-02-03 12:54

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案

zldomore·2023-02-02 11:14

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序2、监督学习和无监督学习回归问题案例1.房价预估横坐标：面积纵坐标：房价根据已知的答案，即已有的数据，在计算出房价的连续变化趋势，因此可以预测出相应面积的房价大小。分类问题：案例2.肿瘤判

xclhs·2023-02-02 10:42

【经典】吴恩达——机器学习笔记001

【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes

superME1226·2023-02-02 10:40

吴恩达机器学习_第一周笔记

目录1IntroductionWelcomeWhatisMachineLearning?SupervisedLearning（监督学习）UnsupervisedLearning（无监督学习）2ModelandCostFunctionModelRepresentationCostFunction(代价函数)代价函数的图像3ParameterLearning(GradientDescent：梯度下降法

weixin_Saturn·2023-02-01 20:17

端午学习分享week2

周更第二篇：端午学习分享！端午假期学到两个人生“人生道理”！第一：学会用时间嘉奖自己！学会用时间嘉奖自己我们在很多时候不自觉的会调整自己的计划，小到吃饭不准时忘记吃饭，有人觉得这没什么，一两餐而已，但文中作者说到，一两餐用时间维度去看，每次或每周一两餐，再到你的人生长河中，你会发现你身体损伤的不可逆，没有准时吃饭对于肠胃的损伤可不是一点点！吃饭只是一个小例子，再到你的习惯养成，如果一两天没有坚持，

一一和小柒麻麻·2023-02-01 16:18

【Week2 杨青荣】异性本质上的差异

这两天阅读到了《女子幸福课》第六天的学习内容，‘永远的男人女人’，在这一天的知识点当中，对于‘男人和女人在行为心理上的特点分析’我感觉和自己很有链接。从中也让我测底的明白了，原来男人和女人在行为心理上天生就有着巨大的差异性。在进化中，因为不同的社会分工，男性和女性在心理上逐渐进化出了不同的思维模式，因此，在某些方面，男女的思维差异巨大，导致互相之间的无法理解。当我读到这些字迹的时候，莫名的对自己的

元元的雅玄·2023-02-01 05:42

Jupyter Notebook图形不显示问题

今天在JupyterNotebook执行吴恩达机器学习-可视化举例的代码时，plt_intuition和soup_bowl函数对应的图形不显示。

zldomore·2023-01-31 14:59

单变量线性回归

本文档基于吴恩达机器学习课程单变量线性回归部分内容，记录自己对该部分内容的理解，并给出了MATLAB代码实现，以增强自己的理解，也方便后续查阅。

shandingdongren·2023-01-31 10:05

有监督学习week2

多维特征多元线性回归的梯度下降特征缩放可以使梯度下降运行得更快缩放的几种方法1.除最大值2.均值归一化3.

Paran0ea1·2023-01-30 17:42

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