吴恩达机器学习入门第21页

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

吴恩达《机器学习》笔记——第六章《逻辑回归/对数几率回归》

6、LogisticRegression（逻辑回归/对数几率回归）6.1Classification（分类）6.2HypothesisRepresentation（假设表示）6.3Decisionboundary（决策边界）6.4Costfunction（代价函数）6.5Simplifiedcostfunctionandgradientdescent（简化代价函数与梯度下降）6.6Advanced

肥胖边缘疯狂蹦迪·2023-03-21 07:25

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归

假说表示我们引入一个新的模型，逻辑回归，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归模型的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_\theta\left(x\right)=g\left(\theta^{T}X\right)hθ(x)=g(θTX)其中：XXX代表特征向量ggg代表逻辑函数（logisticfunction)是一个常用的逻辑函数为S形函数（Sigmoidfunction），公式为：g(

Pyrs·2023-03-21 07:25

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

机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记

前文回顾：机器学习|线性回归（单变量）目录多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践特征缩放学习率特征和多项式回归正规方程梯度下降与正规方程的比较多维特征接上文单变量线性回归，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：代表特征的数量代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。代表特征矩阵中第i行的第j

啦啦右一·2023-03-21 07:19

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。

abcd1233463457347·2023-03-21 07:10

机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法

前文回顾：多变量线性回归分类问题举例：判断一封电子邮件是否是垃圾文件判断一次金融交易是否是欺诈区分肿瘤是恶性的还是良性的在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误），即我们要预测的变量y是离散的值，这里要用到的是逻辑回归算法。它的性质是：它的输出值永远在0到1之间。假说表示对于以下的乳腺癌分类问题，我们可以用线性回归的方法求出适合数据的一条直线：根据线性回归模型我们只能预测

啦啦右一·2023-03-21 07:38

机器学习入门:从Iris数据分类开始

代码多来自《IntroductiontoMachineLearningwithPython》.该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考，小总结。BOOK前言在开始进行模型训练之前，非常有必要了解准备的数据：数据的特征，数据和目标结果之间的关系是什么？而且这可能是机器学习过程中最重要的部分。在开始使用机器学习实际应用时，有必要先回答下面几个问题：解决的问题是什么？现在收集的数据能够解决目前的问题

七八音·2023-03-21 00:56

tensorflow-2

Outline`知识扫盲`继续上篇，细节了解`今日份实战`知识扫盲进阶的使用，需要对卷积神经网络有一定了解，大家可以去了解一下，推荐吴恩达的机器学习课程，简单了解机器学习的

我吃我样·2023-03-19 05:47

机器学习0

这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结机器学习速成课程－GoogleKerasTensorFlow教程：如何从零开发一个复杂深度学习模型aymericdamien/TensorFlow-Examplesfchollet

hopewinder·2023-03-18 10:14

SpringCloud微服务项目搭建流程

前言ok，这周是关于课内和Java部分的复习，人工智能那块东西太多了，光光一个学习吴恩达的学习笔记我就不知道要整理多少，何况还有别的。

倾听铃的声·2023-03-17 21:07

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

我的机器学习入门清单及路线！

Datawhale干货作者：桔了个仔，南洋理工大学，Datawhale成员知乎：https://www.zhihu.com/people/huangzhe这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全

Datawhale·2023-03-17 07:54

机器学习入门——线性回归预测广告投入数据集

0.Advertising数据集Advertising数据集是关于广告收益与广告在不同的媒体上投放的相关数据，分别是在TV，Radio，Newspaper三种媒体上投放花费与，投放所产生的收益的数据，数据共有200条，数据的格式如下：1.数据的载入导入相关的包1importcsv2importnumpyasnp3importmatplotlib.pyplotasplt4importpandasas

weixin_30567225·2023-03-16 20:34

统计机器学习入门——线性回归-CSDN公开课-专题视频课程

统计机器学习入门——线性回归—6727人已学习课程介绍"统计机器学习入门——老司机带你读经典"系列课程使用经典的ISLR（AnIntroductiontoStatisticalLearningwithApplicationsinR

程序员研修院·2023-03-16 20:30

# 机器学习入门——线性回归模型

线性回归利用线性回归模型加载已知数据集，得到两个未知量之间的函数关系，利用得到的函数关系对未知实例进行预测。（前提：数据集里面的数据要能够有线性关系）代码如下（含部分注释）：#导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportlinear_model#设置数组存储数据datasets_X=

零下37度5·2023-03-16 20:59

机器学习入门——线性回归

线性回归什么是线性回归？单因子线性回归简单实例建立线性回归模型评估模型表现可视化模型展示多因子线性回归简单示例单因子建立线性回归模型评估模型表现可视化模型展示预测什么是线性回归？看我单因子线性回归简单实例简单说就是为了求y=ax+b中的a和b假设我们有一份数据如下：首先，我们需要查看数据的相关性，以确保我们选择的变量与目标变量之间存在一定的线性关系。我们先看一下这些数据的分布：frommatplo

尤其是十月的风·2023-03-16 20:58

人工智能的 "hello world"：在 iOS 实现 MNIST 数学识别

图片发自AppMNIST:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.htmliOSMNIST

iOSDevLog·2023-03-15 16:28

Udacity机器学习入门笔记——决策树（Decision Tree）

决策树原理：使用计算机算法根据数据自动找出决策边界参考下图：决策树的python代码（sklearn）链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html>>>fromsklearnimporttree>>>X=[[0,0],[1,1]]>>>Y=[0,1]>>>clf=tree.DecisionTreeClassifier()>>>clf=clf

沐婉清·2023-03-14 07:02

机器学习入门 - 1. 介绍与决策树(decision tree)

机器学习(MachineLearning)介绍与决策树(DecisionTree)机器学习入门系列是个人学习过程中的一些记录与心得。其主要以要点形式呈现，简洁明了。1.什么是机器学习？

weixin_34192816·2023-03-14 07:54

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解第二周多变量线性回归

多变量线性回归答案知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang微信公众号：AI-Research-Studio下面是赞赏码

王发北·2023-03-13 07:29

BP神经网络判定笑傲江湖人物门派

沧海一声笑滔滔两岸潮浮沉随浪只记今朝苍天笑纷纷世上潮谁负谁胜出天知晓江山笑烟雨遥涛浪淘尽红尘俗事知多少啦......朋友圈的热点纷纷扰扰，转眼间满屏都是向AndrewNg（吴恩达）同志学习，占领机器学习阵地的帖子

vincentqiao·2023-03-13 00:30

【OpenCV从入门到实践】图像处理技术[像素]（全网最详细）

第一章Python机器学习入门之图像像素值输出教学目录第一章Python机器学习入门之图像像素值输出教学前言

@_猿来如此·2023-03-12 07:39

机器学习入门（二十三）——SVM（4）

1.0SVM解决回归问题SVM思想也可以解决回归问题。回归问题的本质就是找到一根能够很好地拟合数据点的线（直线、曲线）。但不同回归算法对于拟合好坏的定义不同，比如线性回归算法所定义的“好”拟合就是数据点到拟合直线的MSE最小。而对于SVM算法来说，如何定义“拟合”呢：指定一个Margin值，在Margin区域的范围内，包含的数据点越多越好。这就表示这个Margin范围能够比较好地表达样本数据点，在

yyoung0510·2023-03-12 05:33

机器学习入门（二十二）——SVM（3）

SVM的本质上是一个线性分类器，并且引入了Margin区间的概念，保证Margin最大进而提高模型的准确性。SoftMargin对于SVM改善了模型泛化能力不足的问题，允许噪音、异常点的存在，但本质上仍是处理线性分割的问题。1.0使用多项式处理非线性数据处理非线性数据最典型的思路就是使用多项式的方式：扩充原本数据，制造新的多项式特征。使用sklearn.datasets中的make_moon数据集

yyoung0510·2023-03-12 02:19

《AI系统的挑战1——在实际应用中稳定的AI系统有哪些挑战》

吴恩达老师的小短文翻译。

赵玮_4c07·2023-03-12 00:07

吴恩达Convolutional Neural Networks 第三周笔记

学习目标UnderstandthechallengesofObjectLocalization,ObjectDetectionandLandmarkFindingUnderstandandimplementnon-maxsuppressionUnderstandandimplementintersectionoverunionUnderstandhowwelabeladatasetforanobj

涂山容容·2023-03-11 23:07

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network标签：机器学习深度学习1.1首先先导入包，（注意这和上一篇有一点不一样，多了一个包）importtimeimportnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportpylab

PerfectDemoT·2023-03-11 11:03

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

决策边界绘制函数plot_decision_boundary()和plt.contourf函数详解

在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model,X,y)。

克里斯大炮·2023-03-11 07:11

一、使用vagrant快速创建linux虚拟机

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

gys9895·2023-03-10 20:20

mysql对表的修改

#mysql表的部分修改操作提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

㫪..·2023-03-09 22:31

Coursera-吴恩达-机器学习-（第10周笔记）大数据训练

此系列为Coursera网站AndrewNg机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learningWeek10——LargeScaleMachineLearning目录Week10LargeScaleMachineLearning目录一大数据的梯度下降1-1大数据1-2随机梯度下降1-3mini-batch梯度下

九方先生·2023-03-09 21:45

机器学习入门总结（一）：概述

什么是机器学习？第一个机器学习的定义来自于ArthurSamuel，他定义机器学习为：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。我个人来讲更倾向于第二种定义方式，我觉得第二种定义方式更容易去理解，是由CMU的TomMItchell提出：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E学习。简单的解释一下任务

孙肖依·2023-03-09 17:26

机器学习入门系列(1) - 快速了解机器学习

机器学习入门系列(1)-快速了解机器学习绪论引言机器学习正是这样一门学科，它致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来玫善系统自身的性能。

z3wood_·2023-03-09 07:54

机器学习入门（绪论）

系列文章目录更新中文章目录目录系列文章目录文章目录一、什么是机器学习二、机器学习的一般步骤三、机器学习范围四、机器学习可以解决什么内容五、机器学习的类型一、什么是机器学习生活中我们经常会根据自己的经验对新的事物做出判断，我们希望计算机也能通过“学习”获得“经验”从而对新的数据进行判断。因此机器学习的主要内容便是用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。它

机器学习入门12344·2023-03-09 07:51

高效阅读营 Day 5/21

而由吴恩达领衔的Drive.AI也即将在德州的Frisco试运行基于自动驾驶的通勤服务。人工智能就在此时此刻不断地改

倪倪_NRY·2023-03-09 00:04

吴恩达Deep Learning学习笔记目录

（1）吴恩达老师DeepLearning学习笔记目录如下： 吴恩达DeepLearning学习笔记——第一课神经网络与深度学习 吴恩达DeepLearning学习笔记——第二课改善深层神经网络 吴恩达DeepLearning

七月七叶·2023-03-08 23:42

深度学习笔记第四门课卷积神经网络第三周目标检测

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。

湾区人工智能·2023-03-08 21:30

OpenAI CTO、吴恩达夫人……AI 领域值得关注的「她」力量，个个都是女强人

内容一览：「她时代」来临，一些有着强大信念与热情的女性，纷纷投身至AI领域，成为不可或缺的存在与力量。值此国际妇女节到来之际，HyperAI超神经盘点了领域内令人印象深刻的杰出的女性代表。关键词：国际妇女节人工智能杰出女性技术本无关性别，一个不争的事实却是，目前从事科技领域的女性占比仍然明显少于男性。聚焦到AI领域，AINow研究所曾在2019年发布一份报告称大约80%的人工智能研究教授是男性，并

HyperAI超神经·2023-03-08 21:04

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

机器学习&深度学习实践笔记（一）：pytorch基础与线性回归

与输入之间存在线性关系，也就是可以用y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b来表示，然后我们需要找到一组最合适的的w与bw与bw与b，来使得模型最符合真实情况，在这里我们将我们的模型叫做H模型，因为吴恩达课程中说的就是一个

听风南巷·2023-02-26 07:07

第4周编程作业-Programming Exercise 3: Multi-class Classifification and Neural Networks多元分类和神经网络-机器学习-吴恩达

文章目录ex3-Multi-classClassifificationandNeuralNetworksExercise3|Part1:One-vs-all多元分类Part1:LoadingandVisualizingDataPart2a:VectorizeLogisticRegression理论基础代码Part2b:One-vs-AllTrainingPart3:PredictforOne-Vs

brayo·2023-02-22 13:56

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

Python机器学习入门笔记（3）—— 线性回归

目录线性回归算法简述LinearRegression()APISGDRegressorAPILinearRegression()和SGDRegressor对比过拟合与欠拟合岭回归应用场景线性回归算法简述线性回归是一种基本的机器学习算法，它用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，通过最小化误差平方和来找到最优的模型参数，包括截距和斜率，以使模型的预测值尽可能地

陈子青 - See·2023-02-21 10:02

吴恩达深度学习课后习题第五课第二周编程作业2:Emojify

TableofContentsPackages1-BaselineModel:Emojifier-V11.1-DatasetEMOJISET1.2-OverviewoftheEmojifier-V11.3-ImplementingEmojifier-V1Exercise1-sentence_to_avg1.4-ImplementtheModelExercise2-model1.5-Examinin

xxX.888·2023-02-20 23:26

吴恩达《深度学习》课程总结

首先，我选择从吴恩达《深度学习》课程重新开始学习。然后，我制定了下面时间计划表。

liuchungui·2023-02-19 02:11

近期计划备忘（2020年2月20日）

吴恩达的深度学习网课争取在4月结束前过完第一遍。有事没事去kaggle上找一些比赛玩玩，多看看别人的kernel，就当给自己练手。

真昼之月·2023-02-18 20:45

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