吴恩达机器学习私人笔记第27页

机器学习中的验证集的作用和如何使用

这一块具体大家可以去看一下吴恩达老师机器学习的教程，会有很大收获的，如图（截自吴恩达机器学习教程）：然后我们可以发现什么，bp算法可训练的参数只有什么东东？？？对了，只

阿华Go·2020-06-27 08:48

吴恩达机器学习课程笔记——第二周

1.多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)也称为多元线性回归，一元就是一个变量，多元就是多个变量，在这里也可以叫做多个特征1.1多维特征(MultipleFeatures)之前，我们讨论过单变量/特征的回归模型，但是单变量并不足以精确地预测房价，因此，我们需要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。现在需要引入新

这就是一头猪·2020-06-27 04:23

python实现反向传播的神经网络算法

吴恩达机器学习在讲神经网络的时候讲的不是很清楚，而且视频中的公式有很多错误，结合课后的材料和参考别人的实现之后才终于理清了反向传播算法的脉络，下面简单的说一下反向传播算法的原理和相关公式。

Mr_Ten·2020-06-27 04:23

吴恩达机器学习笔记（week6——）

http://ai-start.com/ml2014/html/week6.htmlWeek6十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)10.1决定下一步做什么10.2评估一个假设10.3模型选择和交叉验证集10.4诊断偏差和方差10.5正则化和偏差/方差10.6学习曲线10.7决定下一步做什么十一、机器学习系统的设计(MachineLearning

张文彬彬·2020-06-27 02:17

机器学习&深度学习视频资料大汇总

pan.baidu.com/s/1mhVNIkC密码:cvp31234512345第二部分数据篇链接:https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP密码:qtuu11第三部分机器学习部分吴恩达机器学习链接

三名狂客·2020-06-27 02:26

【吴恩达机器学习笔记】005 梯度下降（Gradient Descent）

一、引入在前几节课我们讲到，我们希望能够找到曲线拟合效果最好的线条，这样的线条的误差最小，所以就转化成了下面这幅图所表达的内容。我们有一些函数，这些函数会有n个参数，我们希望能得到这个函数的最小值，为了方便计算，我们从最简单的入手，让参数的个数仅有两个。对于这个函数，我们会给定初始的参数θ0和θ1，不断改变他们的值，从而改变函数值，直到我们找到我们希望的函数的最小值。所以，我们引入梯度下降算法。二

水亦心·2020-06-26 10:26

吴恩达机器学习（一）批量梯度下降算法练习

吴恩达机器学习（一）批量梯度下降算法练习批量梯度学习算法理论推导实例总结批量梯度学习算法理论推导吴恩达机器学习课程的第一课中介绍了批量梯度下降算法，本节首先对该算法进行一定的数学推导。

sddfsAv·2020-06-26 07:00

吴恩达机器学习（三）梯度下降算法的解析解

吴恩达机器学习（三）梯度下降算法的解析解随机梯度下降算法理论推导实例总结随机梯度下降算法理论推导由于在课程的讲义中老师已经推导了解析解，此处仅列出结论：θ⃗=(XTX)−1XTy⃗\vec{\theta

sddfsAv·2020-06-26 07:00

吴恩达机器学习笔记一初识AI和对课程的感想

初识机器学习机器学习的目标是找到合适的算法去解决实际的问题。那么在遇到问题之后，我们首先需要搞清楚遇到的问题属于下面哪一类，然后才是去寻找合适的算法。机器学习分为以下两类：有监督学习，有“正确的答案”，有训练数据集分类算法：预测离散输出回归算法：预测连续输出无监督学习，比如聚类算法，它并没有事先给出一个“正确的输出”感想吴恩达的这个视频内容是入门式的，比较浅显。真正的AI自然不会是这么简单。但我还

qsdzxp·2020-06-26 04:19

传统机器学习-Logistic回归(吴恩达机器学习笔记)

逻辑回归：我们期望得到值域在[0,1]之间的预测值。逻辑回归天然的是用来处理二分类的情况的，至于多分类的情况会要稍微处理一下。在逻辑回归中，我们通常将正例的标签标为1，负例的标签标为0。逻辑回归的输出值（即预测值）,表示的是预测为正例（即标签为1）的概率。模型定义，其中g(z)又被称为sigmoid函数。对该模型的解释，预测的是对每一个样本得到标签是1(即正例)的概率。决策边界：是假设函数及其参数

一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:37

传统机器学习-正则化(吴恩达机器学习笔记)

解决过拟合的方法1、减少特征数，降噪人工挑选留下的特征模型选择算法，降低模型复杂度2、正则化会保留所有的特征，但是会控制每一个参数的幅度（参数值较小意味着一个更简单的假设模型。参数值越小，曲线越平滑）。该方法在面对特征很多，且每个特征对预测都会有些影响的时候效果不错。增加样本数使用验证集（防止测试集过拟合）线性回归的正则化模型定义不变：损失函数：加上正则化项，防止系数过大（为了能够尽量减小与样本的

一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:06

传统机器学习-线性回归(吴恩达机器学习笔记)

目录模型的定义损失函数参数的求解梯度法正规方程解模型的定义将m个样本，n个特征的训练集表示为:对于线性回归，我们假设（为了方便起见，我们令）其中是待学习的参数，即是我们取的n个特征，其中第一项,即是表示截距。损失函数其中，，目标是找到一组参数，使得预测值和真实值之间的差距最小，即要求一组参数使得损失函数最小。参数的求解梯度法偏导数,参数的更新梯度下降法的执行过程GradientdescentRep

一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:05

吴恩达机器学习笔记之机器学习基础（内含机器学习路线、机器学习资源）

这里小编简单的罗列出一些本人刚开始着手于机器学习时候的小问题，并将小编了解到的答案采用问答的方式给读者进行解释，本文也可以用做感兴趣的读者作为科普使用，如果答案有误，欢迎评论。先声明，小编也只是一个刚入门的小菜鸡。Q：什么是机器学习？A：简单来讲，机器学习就是将无序的数据转换成有用的信息。Q：机器学习都有哪些应用？A：简单列举几个：人脸识别，手写数字识别，垃圾邮件过滤，你逛某宝时的推荐系统，搜索引

佰无一用是书生·2020-06-26 03:23

吴恩达机器学习课后习题ex3

**多类分类**importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioasscio#用来读取matlab格式的数据集fromscipy.optimizeimportminimizescipy.io.loadmathttps://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/referenc

东流-·2020-06-26 01:40

吴恩达机器学习课后习题ex1

数据exdata.txt见最后：第一：导入工具包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt二：读取数据path='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=0,names=['Population','Profit'])data.tail()PopulationProfit915.

东流-·2020-06-26 01:40

吴恩达机器学习入门——绪论

吴恩达机器学习入门——绪论机器学习简介应用：机器学习算法：监督学习无监督学习机器学习简介机器学习即使机器自己学习如何去做。

qq_42100113·2020-06-25 22:54

吴恩达机器学习课程笔记－1. 绪论：初识机器学习

文章目录1.绪论：初识机器学习1.1欢迎参加课程什么是机器学习？机器学习能做什么？1.2机器学习是什么第一个机器学习的定义另一个定义1.3监督学习（SupervisedLearning）回归问题举例分类问题举例1.4无（/非）监督学习（UnsupervisedLearning）1.绪论：初识机器学习1.1欢迎参加课程什么是机器学习？让机器试着模仿人的大脑，自己学习怎么来解决问题。（非正式定义）机器

st4yfoolish·2020-06-25 21:35

吴恩达机器学习ex1MATLAB实现完整版

前言：线性回归的实现在机器学习中是相对比较容易理解和实现的，最近回顾了一下之前学的线性回归，重新理了一下吴恩达的作业，加之之前做的时候很多地方不明白。因此，重新将其实现一遍。简单来说，利用梯度下降算法求解线性回归方程主要分为两步：1、计算代价函数；2、最小化代价函数得到参数θ。下面依次来实现单变量和多变量的线性回归问题。单变量问题computeCost.m这个函数的作用就是计算代价函数，代价函数的

泥河·2020-06-25 20:33

吴恩达机器学习ex1的Python实现

主要根据吴恩达的机器学习视频来学习梯度下降算法，并用代码实现。梯度下降算法的目的是求使代价函数最小的θ的值，附上相关公式。上图是假设函数和代价函数的定义，而梯度下降算法的目的就是为了找到是代价函数最小的θ值。附上梯度下降算法公式。需要注意的时，在实现梯度下降算法时需要同时更新θ的值。下面通过吴恩达梯度下降算法的作业和一个例子来实现该算法，验证其正确性。以下代码通过Python实现example1构

泥河·2020-06-25 20:32

有人将吴恩达的视频课程做成了文字版机器学习入门首推资料--吴恩达机器学习笔记分享

然后，就有了黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目：吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译以及笔记整理。

StrongerTang·2020-06-25 20:56

吴恩达机器学习代码及相关知识点总结--ex5（偏差与方差）

1.偏差和方差的定义偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离，方差越大，数据的分布越分散。我们训练出来的模型和真实模型之间通常存在着不一致性，而这不一致性就表现为偏差和方差，选择正确的模型复杂的，能够尽可能减少偏差和方差。复杂度高的模型通常对训练集有很好的拟合能力，但对测试数据就不一定了，极有可能出现过

AsteriaJoJo·2020-06-25 20:10

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记神经网络方面的一个巨大突破是从sigmoid函数转换到一个ReLU函数机器学习无监督学习监督学习分类回归单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)

贱小杜·2020-06-25 19:15

吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归

本节目录：多维特征多变量梯度下降特征缩放学习率正规方程1.多维特征含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…xn），比如对房价模型增加多个特征这里，n代表特征的数量，x(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。2多变量梯度下降多变量线性回归中，代价函数是所有建模误差的平方和，即：我们开始随机选择一系列参数值，计算所有预测结果，再给所有参数一个新值，如此循环直到收敛。3特征

luky_yu·2020-06-25 15:17

【吴恩达机器学习笔记】第六章逻辑回归

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第六章逻辑回归6.1分类问题6.1.1分类的例子在分类问题中，我们要预测的变量yyy是离散的值，并尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正

Jermiane·2020-06-25 11:27

【吴恩达机器学习笔记】第一章绪论：初识机器学习

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写在前面吴恩达老师(AndrewNg)的机器学习课程是Coursera上的第一门课程，也是他的经典之作。这门课程从2011年上线到2017

Jermiane·2020-06-25 11:56

BP网络-梯度下降

)(多维数组求导)(链式求导)学习资料：初学比较懵逼，最好跟着教程动手在纸上画（算）一遍，就比较清晰了，如果我把每一细节与想法都写在纸上，一般都能解决问题．三个由易到难的资料：(都比较容易搜索到）1.吴恩达机器学习

qy_zhizi·2020-06-25 10:18

吴恩达机器学习之聚类(Clustering)（四）：优化目标（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html文章目录13.4随机初始化13.4随机初始化参考视频:13-

汪雯琦·2020-06-25 09:29

吴恩达机器学习笔记（八）神经网络的反向传播算法

吴恩达机器学习笔记（八）神经网络的反向传播算法一、代价函数（CostFunction）二、反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）三、理解反向传播（BackPropagationIntuition

AngelaOrange·2020-06-25 09:38

吴恩达机器学习笔记（一）初识机器学习

吴恩达机器学习笔记（一）初识机器学习一、什么是机器学习二、监督学习（SupervisedLearning）2.1回归问题（RegressionProbblem）2.2分类问题（ClassificationProbblem

AngelaOrange·2020-06-25 09:36

吴恩达机器学习笔记（十七）-大规模机器学习

第十八章大规模机器学习学习大数据集这一章中将讲述能够处理海量数据的算法。思考：为什么要使用海量数据集呢？要知道获取高性能的机器学习系统途径是采用低偏差的学习算法，并用大数据进行训练。这里拿之前提到过的易混淆词来举例，ForbreakfastIate__eggs，这里填two，而非too或者to，从下面的图中可以明确，只要使用大数据对算法进行训练，它的效果似乎会更好。从这样的结果可以得出，在机器学习

献世online·2020-06-25 08:01

吴恩达机器学习，多元线性回归数据实战

最近在学习吴恩达的机器学习课程，觉得讲得有理有据、循序渐进，很多问题豁然开朗，实践是检验真理的唯一标准，为了检验自己的所学所得，也为了更深一步地理解其原理，决定找个数据集来一波实战操作，记录于此一是为了和广大机器学习的学者们分享，其次主要还是记录自己的学习过程，以稳步前行。首次涉及数据实战，代码和思路之中有许多不足之处，还请看官指正。一、线性回归线性回归是吴恩达老师的机器学习课程中的第一个入门算法

有梦想的咸鱼lzj·2020-06-25 08:40

吴恩达机器学习系列（二）——单一变量线性回归算法（上）

1线性回归模型回归算法是一种监督学习算法，用来建立自变量x和观测变量y之间的映射关系，如果观测变量是离散的，则称其为分类Classification；如果观测变量是连续的，则称其为回归Regression。回归算法的目的是寻找假设函数hypothesis来最好的拟合给定的数据集。该回归模型如下图所示。2目标函数与代价函数2.1目标函数1.定义根据数据特征寻找合适的假设函数hθ(x)来最好的拟合给定

高自强·2020-06-25 07:22

吴恩达机器学习系列（三）——单一变量线性回归算法（下）梯度算法

1梯度下降算法如上篇博文所言，我们的最终目的是将代价函数最小化，以求得最优目标函数。在这里我们求解最小代价函数所使用的算法是梯度下降算法。首先贴上梯度下降算法的数学表达式。2算法思想下面先从一个我们熟悉的场景解释一下该算法的算法思想。2.1场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。（此处参考https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/detail

高自强·2020-06-25 07:22

吴恩达机器学习系列（一）——引言及入门

1前言前几日回学校与实验室老师进行了短暂交流，研究生备考这两年实验室发生了好多变化，据老师说目前实验室差不多已经全部转型为人工智能实验室了，还起了个洋气的名字“π实验室”。备考这两年，很多东西差不多都快断层了。想必研究生阶段应该也是要学习机器学习相关的理论知识了，想来先下手为强。据老师推荐，决定从斯坦福大学吴恩达老师的机器学习视频课入门。（老师对吴老师的这套课评价很高）2机器学习入门2.1吴恩达机

高自强·2020-06-25 07:21

matlab+BP神经网络实现手写体数字识别

id=168接着上一篇所说的BP神经网络，现在用它来实现一个手写体数字的识别程序，训练素材来自吴恩达机器学习课程，我把打包好上传到了网盘上：12链接：https://pan.baidu.com/s/1_

qq_32216775·2020-06-25 05:59

吴恩达机器学习笔记（一）之梯度下降和线性回归

文章目录MachineLearning一、介绍1.1机器学习的概念1.2分类1.2.1监督学习1.2.2无监督学习（UnsupervisedLearning）2ModelandCostFunction2.1模型表示2.2代价函数（CostFunction）2.2.1代价函数的直观理解12.2.2代价函数的直观理解22.3梯度下降（Gradientdescent）2.3.1概念2.3.2梯度下降的直

Chen丶YiDA·2020-06-25 04:42

吴恩达机器学习线性回归作业(房价预测) Python实现代码详细解释

https://github.com/RobinLuoNanjing/MachineLearning_Ng_Python里面可以下载进行代码实现的数据集data.txt或data.csv介绍：最近在看吴恩达机器学习视频的时候

RobinLuoSoton·2020-06-25 00:53

《吴恩达机器学习》5 Python/Numpy 教程（Octave/Matlab 教程）

Numpy教程（Octave/Matlab教程）前言一、python基本使用1、数据类型2、语法3、切片（重要）4、函数及类二、numpy使用1、矩阵2、矩阵运算三、基于numpy的梯度下降法实现总结前言《吴恩达机器学习

JockerWong·2020-06-24 23:44

吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归及多元梯度下降算法

1.LinearRegressionwithMultipleVariables简单来说，多元线性回归就是把前述的输入变量规模扩大，增加更多的自变量。下面是一些符号的含义：那么相应的来看，多变量的假设函数（HypothesisFunction）有如下形式：其矩阵（向量化）乘法形式的表示方法如下：这里有一点就是对每一个数据集来说，其x0都是恒为1的，与θ0相乘之后就是常数项θ0，这里Coursera里

不跑步就等肥·2020-06-24 18:18

Coursera吴恩达机器学习编程练习ex4——反向传播算法

1.sigmoidGradient.mfunctiong=sigmoidGradient(z)%SIGMOIDGRADIENTreturnsthegradientofthesigmoidfunction%evaluatedatz%g=SIGMOIDGRADIENT(z)computesthegradientofthesigmoidfunction%evaluatedatz.Thisshouldwo

不跑步就等肥·2020-06-24 18:47

吴恩达机器学习（第一章）

机器学习可以分为监督学习和无监督学习两大类。一、监督学习监督学习就是在数据中有特定标注，会对数据进行分类，比如癌症例子。监督学习得到的结果可以预测某个新数据对应的结果（线性回归）或是该数据属于哪一类（逻辑回归）。比如癌症的预测，房价的预测等。圈和叉就分别标识两类数据，即在学习的数据中已标记该数据属于哪一类。监督学习又分为线性回归和逻辑回归。1.线性回归线性回归是所给数据最后拟合后的输出是连续不断的

夏未眠秋风起·2020-06-24 16:37

【吴恩达机器学习】逻辑回归 Python实现

课程笔记：https://blog.csdn.net/monochrome00/article/details/104109806逻辑回归（LogisticRegression）梯度下降版本吴恩达课程给出来的数据因为是给优化跑的，普通的梯度下降跑不出来，除非初始值设[−100,1,1][-100,1,1][−100,1,1]这样的。importnumpyasnpimportpandasaspdim

Elliott__·2020-06-24 15:27

【吴恩达机器学习】正则化 Regularization

正则化（Regularization）过拟合问题（TheProblemofOverfitting）左边的算法没有很好地拟合训练集，这个问题称作欠拟合(underfitting)，也可以说该算法具有高偏差(highbias)中间的算法拟合效果不错，是理想的模型右边的算法几乎完美地拟合了训练集，它的代价函数也可能接近于0，但是它最后给出的模型并不好。这就是过拟合(Overfitting)问题，也称该算

Elliott__·2020-06-24 15:27

吴恩达机器学习ex5：正则化线性回归和方差与偏差

1、正则化线性回归1.1、数据集的可视化训练数据集：X表示水位变化的历史记录，y表示流出大坝的水量；交叉验证数据集：Xval，yval；测试数据集：Xtest，ytest；其中，训练数据集12组，交叉验证数据集21组，测试数据集21组。1.2、正则化线性回归损失函数不对theta0进行惩罚，lambda为正则化参数。补充函数linearRegCostFunction：J=(X*theta-y)'*

梅文化_2019·2020-06-24 14:37

吴恩达机器学习系列课程汇总（视频+部分汉化+讲义+作业）

maerdym·2020-06-24 13:21

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（4）反向传播算法（BP-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：JupyterNotebook本次作业的理论部分：笔记|反向传播算法（BP-神经网络）ProgrammingExercise4：NeuralNetworksLearning

Fun'·2020-06-24 12:27

吴恩达机器学习 EX3 作业第一部分多分类逻辑回归手写数字

1多分类逻辑回归逻辑回归主要用于分类，也可用于one-vs-all分类。如本练习中的数字分类，输入一个训练样本，输出结果可能为0-9共10个数字中的一个数字。一对多分类训练过程使用“一对余”方法，如训练一个样本，判断是否为1时。1是正类，其余数字均为负类。1.1导入模块和数据importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipy.ioassci

lsnow8624·2020-06-24 09:19

吴恩达机器学习 EX4 作业神经网络反向传播手写数字

1、神经网络神经网络通过前向传播计算输出层的隐藏层的误差，反向传播计算前一层的误差及代价函数的偏导数，反向更新各层参数theta2、作业介绍在前面的练习中，您实现了神经网络的前馈传播，并使用我们提供的权值来预测手写数字。在本练习中，您将实现反向传播算法来学习神经网络的参数3、导入模块和数据导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsc