吴恩达机器学习实验第33页

机器学习python逻辑回归——多分类(吴恩达课后作业)

一、引入库和数据集importnumpyasnpimportscipy.ioasioimportmatplotlib.pyplotaspltdata=io.loadmat('C:/Users/Administrator/Desktop/新建文件夹/ex3data1.mat')#type(data)-----dictdata.keys()#字典data的键有哪些，以列表的形式给出#dict_keys

梅小白的进阶之路·2022-12-01 00:26

吴恩达机器学习课后编程作业(Week3)

文章目录*week3多类分类*week3多类分类对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。让我们开始加载数据集。它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。#是个十类的问题importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.p

Tialyg·2022-12-01 00:26

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（3）多分类与神经网络

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：JupyterNotebookProgrammingExercise3：Multi-classClassificationandNeuralNetwork

Fun'·2022-12-01 00:25

Ex_机器学习_吴恩达课程作业目录（Python）

Ex_机器学习_吴恩达课程作业目录（Python）Ex1_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：线性回归（LinearRegression）Ex2_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：逻辑回归

Zzay_naw·2022-12-01 00:54

吴恩达机器学习课后作业ex3（python实现）

ex3是机器学习中经典的手写数字识别（使用逻辑回归分类），给出的数据是.mat后缀，可以用python中load方法加载数据。手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9，“0”被标记为10。这里先随机抽取100个手写体绘图出来查看。importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex3data1.mat'dat

糖醋web排骨·2022-12-01 00:54

吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络（Sequence Models）

深度学习笔记导航前言传送门序列模型（SequenceModels）RecurrentNeuralNetworks（循环神经网络）序列模型符号：以NLP举例循环神经网络基础RNN变体语言模型（重点）基础概念训练过程详解新序列采样（samplenovelsequences）：RNN改进梯度消失GRU（gatedrecurrentunit）LSTM（longshorttermmemory）NLPandW

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-30 23:02

bp神经网络隐含层神经元个数_如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量

图源：吴恩达-深度学习输入层和输出层的节点数量很容易得到。输入层的神经元数量等于待处理数据中输入变量的数量，输出层的神经元的数量等于与每个输入关联的输出的数量。

weixin_39840733·2022-11-30 21:41

Attention,Transformer知识梳理

我看了吴恩达老师的序列模型课程和台大李宏毅老师的课程，他们的课程都提到了Atention的内容，吴

怕哈子怕胆子要放大·2022-11-30 16:12

小小几张图，把深度学习讲透彻

来源|迈微电子研发社作者|WeiZHANG头图|下载于视觉中国吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

AI科技大本营·2022-11-30 16:25

吴恩达机器学习ex8-协同过滤推荐系统

目录1.导包2.加载并检查数据3.代价函数cost4.梯度下降gradient5.正则化代价函数cost和梯度下降函数gradient6.训练前的准备工作7.训练1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.opti

怀怀怀怀·2022-11-30 16:18

论文阅读|Read Research Papers吴恩达|整理中

HowtoReadResearchPapers(AndrewNgStanfordDeepLearningLectures)课程视频吴恩达教你读论文|绘制进度表格，论文至少看三遍，还要问自己问题|cs230

우 유·2022-11-30 13:22

训练softmax分类器实例_吴恩达深度学习笔记(56)-训练一个 Softmax 分类器

训练一个Softmax分类器(TrainingaSoftmaxclassifier)上一个笔记中我们学习了Softmax层和Softmax激活函数，在这个笔记中，你将更深入地了解Softmax分类，并学习如何训练一个使用了Softmax层的模型。回忆一下我们之前举的的例子，输出层计算出的z^([l])如下，我们有四个分类C=4，z^([l])可以是4×1维向量，我们计算了临时变量t对元素进行幂运算

weixin_39609718·2022-11-30 12:29

Python创建增量目录

需求很简单比如我在做机器学习实验的时候，实验结果的保存路径是'runs/exp'。

Jnchin·2022-11-30 11:08

吴恩达深度学习课程练习题汇总（第一周）

1、Whatdoestheanalogy“AIisthenewelectricity”referto?(和“AI是新电力”相类似的说法是什么？)Similartoelectricitystartingabout100yearsago,AIistransformingmultipleindustries.(就像100年前产生电能一样，AI正在改变很多的行业。)2、Whichofthesearerea

精分天秤座的mystery·2022-11-30 11:58

吴恩达机器学习课后习题（学习曲线）

一、学习曲线实现回归算法后，需要根据拟合数据的情况进行修改算法，增加训练集的数量、增加训练集特征、或改变lambda的大小。本次使用线性回归对计算出的函数曲线进行尽力拟合。二、实现学习曲线导入数据包。importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.ioassioimportscipy.optimizeasoptimportmatplotlib.pyplotas

扶风自是晴·2022-11-30 11:57

1.2无监督学习（机械学习吴恩达笔记）

#无监督学习提到无监督学习，就需要与监督学习联系在一起。监督模型：通过对食物进行“贴标签”然后将不同的种类进行区分分组。无监督模型：将数据不进行任何的人为标记，然后使这些数据自行的分组显示。区别主要就是贴标签统计和无标签统计。在实际应用的区别：一个是要尽量预测出设想好的准确答案。另一个是需要预测出本身人为也难以预测出的结果。例子：每天海量的新闻，人不可能一个个新闻打好标签再输入到系统中，这样时效性

A百里A·2022-11-30 11:56

《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 1

Python版本：Python3.x运行平台：Windows参考资料：吴恩达IDE：jupyter转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511

Yuuuuu丶Tian·2022-11-30 11:55

实验跟踪

管理和跟踪机器学习实验。Intuition到目前为止，一直在训练和评估不同的基线，但还没有真正跟踪这些实验。将解决这个问题，但定义一个适当的实验跟踪过程，将用于所有未来的实验（包括超参数优化）。

franztao·2022-11-30 11:55

吴恩达推荐笔记：22张图总结深度学习全部知识

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

程序员生活志·2022-11-30 08:09

吴恩达机器学习课程笔记5——过拟合和正则化

过拟合问题过度拟合：就是我们拟合一个高阶多项式，这个假设函数几乎可以拟合所有的数据，但是这个假设函数太过庞大，数量太大导致我们没有足够的数据去约束它。这幅图是以线性回归为例子，第一张图是欠拟合（高偏差），可以看出来它没有很好的拟合数据。第二张图拟合效果刚刚好。第三张图，就是过度拟合（高方差）。这幅图是以逻辑回归为例子，同样是欠拟合、恰好拟合、和过度拟合。那么怎样解决过度拟合的问题呢？主要有两类方法

土豆土豆谢·2022-11-30 07:58

吴恩达机器学习笔记四之正则化

本节目录过拟合代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归1过拟合问题正则化技术可以改善过拟合问题。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很差，是过拟合，虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好；而中间的模型似乎最合适。那

luky_yu·2022-11-30 07:28

吴恩达机器学习系列课程笔记——第七章：正则化(Regularization)

7.1过拟合的问题https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=39到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括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学习应用时，会遇到过**拟合(over-fitting)**的问题，可能会导致它们效果很差。在这段视频中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且在此之后接下来

Lishier99·2022-11-30 07:27

吴恩达机器学习学习笔记第八章：正则化

1.过拟合问题如图所示是线性回归的三种情况：图一是欠拟合数据点没有全部被（另一种说法这个算法有高偏差）图二的二次函数来拟合效果很不错图三用了4次多项式有5个参数但是曲线歪歪扭扭的显得非常的奇葩我们称为过度拟合以前学术的说法叫这个算法具有高方差我们拟合这样一个高阶的假设函数他几乎能拟合训练集中所有数据但是变量太多我们没有足够的数据去约束它来获得一个好的假设函数到后面新来的数据的预测过程中可能会导致预

Rei12345678·2022-11-30 07:57

【吴恩达机器学习】学习笔记（过拟合&正则化）

过拟合问题（1）underfitting（欠拟合）如果我们的假设函数是一个一次函数，我们可能最后得到的是这样的一条直线，很容易看出它的拟合效果不是很好，这种情况我们称之为欠拟合。（2）justright(拟合的很好)（3）overfittiing（过拟合）如果我们给假设函数加入很多的高阶项，最后得到的曲线会想尽一切办法，把所有的数据点都拟合进去，这样的情况称过拟合这种情况下，看似所有的数据都被拟合

00111001·2022-11-30 07:57

吴恩达机器学习笔记 —— 8 正则化

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9338467.html本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。更多内容参考机器学习&深度学习在训练过程中，在训练集中有时效果比较差，我们叫做欠拟合；有时候效果过于完美，在测试集上效果很差，我们叫做过拟合。因为欠拟合和过拟合都不能良好的反应一个模型应

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-30 07:26

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化正则化（Regularization）是一种可以解决过度拟合问题的技术1、过度拟合问题我们在拟合过程中可能会出现以下三种情况：（1）欠拟合也可以说这个算法具有高偏差，说明它并没有很好的拟合所有数据

毕君郁·2022-11-30 06:56

吴恩达机器学习笔记-过拟合

概念假设我们有一组数据集如下图所示：左边的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x$，与数据集进行比较发现此函数和数据的拟合度并不是很高，先然数据并不是呈现一条直线的形状，因此我们认为此函数并不能很好的预测后面的数据的真实情况，我们通常称这种情况为欠拟合（underfitting）；中间的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2$，从曲线和数

weixin_33835690·2022-11-30 06:25

逻辑回归python正则化选择参数_吴恩达机器学习笔记（三）——正则化（Regularization）...

1.过拟合的问题(Over-fitting)如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0)，但是可能会不能推广到新的数据。(1)下图是一个回归问题的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很

weixin_39526415·2022-11-30 06:25

吴恩达老师机器学习课程笔记 07 正则化

7正则化7.1过拟合的问题过拟合的含义欠拟合是指拟合算法具有高偏差，数据拟合效果很差。过拟合是指拟合算法具有高方差，能拟合所有数据，但函数变量太多，没有足够的数据来约束，从而无法泛化到新的样本中。如果有非常多的特征，而只有非常少的训练数据，通过学习得到的模型可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。解决过拟合的方法减少特征的数量：可以手工选择保留更为重要的特

3077491278·2022-11-30 06:55

机器学习笔记 - 过拟合和正则化

基本概念图片来自吴恩达机器学习视频欠拟合：模型不能很好的描述整个训练集数据。（左图）过拟合：模型将训练数据中的特例或是误差也进行了描述，导致模型泛化能力差，不能准确预测新样本。

weixin_30456039·2022-11-30 06:55

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化一、过拟合问题1.线性回归过拟合问题2.逻辑回归过拟合问题3.过拟合的解决二、正则化后的代价函数1.正则化思想2.实际使用的正则化三、正则化的线性回归1.梯度下降的情况

slight smile·2022-11-30 06:53

【吴恩达机器学习笔记】第七章正则化

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第七章正则化7.1过拟合问题7.1.1什么是过拟合让我们继续使用用线性回归来预测房价的例子来了解什么是过拟合(over-fitting)。

Jermiane·2022-11-30 06:52

吴恩达机器学习笔记（六）正则化

吴恩达机器学习笔记（六）正则化一、过拟合问题(Overfitting)二、代价函数(CostFunction)三、线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)四、Logistic

AngelaOrange·2022-11-30 06:22

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

吴恩达机器学习笔记week7——正则化regularization处理过拟合问题7-1.过拟合问题Theproblemofoverfitting7-2.代价函数Costfunction7-3.线性回归的正则化

Saulty·2022-11-30 06:47

【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。

Pandaconda·2022-11-30 06:44

吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差

数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全

荭凯·2022-11-30 02:47

吴恩达机器学习课后作业——神经网络

数据集下载位置(包含吴恩达机器学课

荭凯·2022-11-30 02:17

python训练模型函数参数_吴恩达机器学习练习2——python代码详解

本文旨在帮助理解吴恩达机器学习课程中关于逻辑回归的练习。1.逻辑回归原题为构建一个逻辑回归模型来预测某个学生是否被大学录取。录取的评定标准是两次测试的得分。

weixin_39544101·2022-11-30 02:16

机器学习实验：基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别

一、实验问题基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别二、实验软件 Python编程语言三、实验目的熟悉sklearn模块朴素贝叶斯分类的问题求解过程；熟悉朴素贝叶斯建模及模型评估方法；四、实验数据及步骤：问题要求：随着互联网的不断发展，电子邮件因其快速便捷的沟通方式也在人们生活和工作中扮演着不可替代的角色。与此同时，大量的垃圾邮件却不断充斥着我们的邮箱，严重影响了正

游遍西海的可乐·2022-11-30 00:56

对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）

对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）TensorFlow，pytorch推荐大家直接安装GPU版本，因为CPU版本根本无法处理大量数据会导致jupyter

wa1ttinG·2022-11-29 15:05

吴恩达机器学习课后习题疑问

假设m=4个学生上了一节课，有期中考试和期末考试。你已经收集了他们在两次考试中的分数数据集，如下所示：期中得分(期中得分)^2期末得分89792196725184749488368769476178你想用多项式回归来预测一个学生的期中考试成绩。具体地说，假设你想拟合一个的模型，其中x1是期中得分，x2是（期中得分）^2。此外，你计划同时使用特征缩放（除以特征的“最大值-最小值”或范围）和均值归一化

幸运的小菜鸟·2022-11-29 14:51

机器学习吴恩达第二周测试错题整理

Supposem=4studentshavetakensomeclass,andtheclasshadamidtermexamandafinalexam.Youhavecollectedadatasetoftheirscoresonthetwoexams,whichisasfollows:此处题目要求的是求通过均值归一化后，标准的特征为多少。所以应该先计算平均值，此处是看第一个特征，即（89+72

洗千帆，还少年·2022-11-29 14:51

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（十八）降维（主成分分析 PCA）

文章目录0.前言1.主成分分析PCA如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~0.前言维数灾难：在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题。缓解维数灾难的方法是降维。降维的好处：舍弃部分信息后能使得样本的采样密度增大当数据受到噪声影响时，舍弃的无关信息往往与噪声有关1.主成分分析PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是常用的降

I can丶·2022-11-29 13:44

吴恩达深度学习学习笔记——C4W2——深度卷积网络实例探究——作业2——残差网络

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C4W2/Excercise/KerasTutorial作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。ResidualNetworks（残差网络）Welcometothese

预见未来to50·2022-11-29 10:58

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(25)16.推荐系统(Recommender Systems)

geekxiaoz·2022-11-29 09:45

多元线性回归，岭回归，lasso回归（具体代码（包括调用库代码和手写代码实现）+一点点心得)

最近数据挖掘导论老师布置了一项作业，主要就是线性回归的实现，笔者之前听过吴恩达的线性回归的网课，但一直没有进行代码的实现，这次正好相对系统的整理一下，方便各位同学的学习，也希望能够对其进行优化，优化的点最后再说

Rainy maple·2022-11-29 09:41

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十六章：推荐系统(Recommender Systems)

在过去几年，硅谷不同的技术公司，吴恩达老师常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，问他们觉得最重要的机器学习的应用是什么，或者他们最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答

Lishier99·2022-11-29 09:40

吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems

Saulty·2022-11-29 08:30

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week9-2 Recommender Systems

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week9-2RecommenderSystems9-2RecommenderSystems课程内容9-2-1PredictingMovieRatingsProblemFormulationContentBasedRecommendations9

CodingRae·2022-11-29 08:26

吴恩达机器学习ex3:多类分类

吴恩达机器学习作业三：多类分类知识点回顾：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmat1.1Dataset

wssssang·2022-11-29 08:33

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