吴恩达机器学习作业练习第5页

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

2022-3-6晨间日记

本月重要成果：班级卫生管理和学生常规管理初见成效今日三只青蛙/番茄钟（长期、重要）番茄1：阅读《家庭教育指导师》番茄2：阅读《数学教师的101条建议》番茄3：数学作业练习和设计。

·2023-06-24 03:04

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

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

三个亲子共学活动—阅读、探究与创造

网上开学式、课堂直播、线下作业练习等等，务必要把在家孩子的时间填满，似乎才是所谓的“停课不停学”。网上一篇《莫让“停课不停学”，演变成一场“人道灾难”》文章流传甚广，作者对“停课不

王者之声·2023-06-07 22:42

写作课作业练习，真的超棒！

【本篇是Liuda老师逻辑课第9轮第4节课《刻意练习》的课后作业】进入一个领域，首先借助框架思维看到脉络；然后通过核心关键问题，找到藏宝点；然后在诸多藏宝点中找到那个对你而言格外重要（格外吸引或于你而言是第一刚需）的点，在这个点上进行刻意练习，做到有限精力投入到最重要的地方，实现事半功倍；然后刻意练习的关键在重复，而关于重复，竟然是有方法论的（这是下一节课的内容）...第9轮逻辑课听到这里，真是超

班_·2023-04-20 10:24

2021-3-9晨间日记

一般纪念日：3.8女神节聚餐叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：100本书本月重要事项：运动、上补习课、阅读、带娃今日三只青蛙/番茄钟1.完成学校各项工作2.碎片时间阅读、写心得3.陪伴孩子们完成作业练习

QXCLZ·2023-04-20 03:02

Shape 作业练习

1.翻译：很多人认为，我们所讲的语言可以决定我们的思维方式。Manythoughtthatourlanguagecanshapeourthingkingmethod.答案:Manybelievethatthelanguagewespeakshapesthewaywethink.老师用的一般现在时，我用的过去时，对于普遍长时间存在的现象，用一般现在时更恰当。believe和think的区别：beli

Ylin秋宝米米_Ph·2023-04-20 02:00

核心素养导向下作业设计的策略

1.作业多样化、层次化核心素养导向下的作业设计，不同于传统的作业布置，并非最简单和常规的作业练习方式和内容，而是借助于丰富多彩的变化模式，围绕着教师对学生培养的设定目标，相应地设计不同形式的作业，以此丰富作业的形式

微笑_1d8f·2023-04-19 13:26

1智慧父母丨观察孩子（DD冥想引导）

今天起，在每期《解码青春期》读书会之后，邀请大家进入冥想作业练习，旨在引导大家：用接下来一周的时间，与孩子建立情感连接，创造更多开放的空间，帮助自己和孩子得到成长。

梅花开在春天·2023-04-18 19:39

第二天

今天回来后马上把晚饭做好，而粑粑还没回来，所以我就抓着小团长把钢琴作业练习一下你开始是很抵触的，不愿意弹跟你说明天要上课，你情绪更崩溃了%>_<%但我继续开导你，你好像突然想通了，愿意弹了我告诉你，只要把内容弹好

团包猫·2023-04-18 14:35

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

RHCSA作业练习题

五、文件查找：1、在当前目录及子目录中，查找大写字母开头的txt文件：2、在/etc及其子目录中，查找host开头的文件3、在$HOME目录及其子目录中，查找所有文件命令如下：4、在当前目录及子目录中，查找不是out开头的txt文命令如下：5.忽略文件名大小写查找a.txt命令如下：6、在当前目录除aa之外的子目录内搜索txt文件：六、查找文件/etc/yum.repos.d/redhat.rep

Jozsef·2023-04-17 05:49

水寨小学六一班数学阶段性作业设计教学反思

一、作业设计特点本次作业比较注重检测学生学习能力与基础知识的掌握情况，从内容看，这份作业设计主要以课程标准为依据、以课本为主的基础性作业练习，考查了学生应用知识解决问题的能力，还检验学生个体的学习能力。

小米粥_8e1d·2023-04-16 04:44

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

构建多维纠错链条，让学生作业不犯重复性错误！

文章来源：转载自王红顺老师的一说作业纠错，多数教师潜意识就认为特指作业练习册即时纠错，即当堂当时纠错，而王红顺老师倡导观点是从点的纠错，走向线、面层级纠错，从单维度纠错走向多维度纠错，要从一次纠错走向多次纠错

汉中东辰初中部·2023-04-13 17:27

【煜诚随笔379】一课时的课堂教学主要环节有哪些？

我认为一课时的教学环节主要有组织教学，导入新课，讲授新课，复习巩固，课外拓展，作业练习六个环节。一导入新课课堂教学的导入就像电视剧的序幕，是课堂教学的前奏曲。

洲洲_23b3·2023-04-13 04:32

关于应对模式的觉察

觉察日记32“这些都不是我们面对作业练习的反应模式，而是我们过去面对生命中所有挑战的模式”今天周梵老师在群里讲的这句话，我再去结合今天发生的几件事，果然都是我过去面对生命中所有类似情景的应对模式一、关于挑战遇到挑战就退缩

杨晓燕_e5d2·2023-04-11 19:40

访问沟通（好好问话）

《今晚的饭你想吃什么菜》为了本次课程更有效练习体验，昨天和今天都忙于其它的事，来不及写今天功课作业练习，今晚为了完成今天的功课，在她无意之中跟我的太太的一段对话。我；太太！

顺势幸福之家·2023-04-11 12:36

2021-3-22晨间日记

、补习课、阅读今日三只青蛙/番茄钟1.完成学校工作：安排班干本周任务、批改作业、月考复习填写班主任手册、登记购买游泳衣学生名单、开班会、开校会《师德师风突出问题专项整治》2.上补习课3.陪伴孩子们完成作业练习

QXCLZ·2023-04-11 03:01

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

吕蔚屏《小学语文统编教材教学下的考试评价和作业练习命题改革》

10月1日晚，许昌市教研室教研员吕蔚屏受邀“课改中国行”，在云端做了题为《小学语文统编教材教学下的考试评价和作业练习命题改革》的讲座。

让生活充满阳光充满精彩·2023-04-09 17:58

【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

新学期同步教学管理指导⑤:构建多维纠错链条，让学生作业不犯重复性错误！

一说作业纠错，多数教师潜意识就认为特指作业练习册即时纠错，即当堂当时纠错，而我要倡导观点是从点的纠错，走向线、面层级纠错，要从单维度纠错走向多维度纠错，要从一次纠错走向多次纠错，也就是说创构纠错维度、链条

王红顺·2023-04-05 13:23

自我觉知是改变的重要开始 2021.06.25 【23】

关于武志红老师的心理学作业练习，让找出平时说过最多或身边朋友认为说过最多的一句话，回忆下我身边，我发现不少朋友说得最多的口头禅是：无所谓，没关系，是，都可以，都行，好，ok，对……我们太容易说“是”了！

羽函Claudia·2023-04-01 16:57

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

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

汶上县义桥镇中心小学作业制定规则

汶上县义桥镇中心小学作业制定规则一、作业布置及批改的总要求作业练习是巩固知识、培养能力、发展智力的重要手段和途径，是学生自主独立的学习过程，是教学工作的一个有机组成部分，是学生巩固知识和反馈教学效果的重要环节

啸夜雨·2023-03-25 06:21

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

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