吴恩达机器学习私人笔记

吴恩达机器学习第一次编程作业----LinearRegression

1:SimpleOctave/MATLABfunction  第一个任务是输出一个5*5的单位矩阵，这个只需要在warmUpExercise.m文件里面添加A=eye(5)即可。 输出结果如下图：A=eye(5)   1.1SubmittingSolutions这个是讲如何提交文件的，如果是在coursea上面看课程的同学就可以提交，如果在网易云课堂里面看的应该就不行。具体略。2:Linearre
Wison618·2019-05-08 10:58

吴恩达机器学习练习2：optimset和fminunc函数

在练习2中使用了到了两个函数：optimset和fminunc。%Setoptionsforfminuncoptions=optimset('GradObj','on','MaxIter',400);%settheGradObjoptiontoon,whichtellsfminuncthatourfunction%returnsboththecostandgradient.%Thisallowsf
梅文化_2019·2019-05-04 12:27

吴恩达机器学习笔记--Matlab commands

MatlabCommands文章目录Howtoloaddata?HowtocheckthevariablesandtheirinfoinmyMatlabworkspace?Howdowesavedata?howtoindexanelementinamatrix?ThenwhatifwewanttogetthefirstandthethirdrowofA?Howcanwemakeanassignme
天凉好个秋zero·2019-05-03 07:03

吴恩达机器学习训练2：Logistic回归

LogisticRegression问题实则为分类的问题Classification。1、数学模型由上图可知，由于最后是要求得y=1的概率，在线性回归的基础上增加了sigmoid函数，将z值映射到区间[0,1]。当z≥0时，g(z)≥0.5，可以推测y=1，否则y=0。故其决策边界即为z=theta’*X=0.2、代价函数计算3、matlab编程（1）原始数据的可视化补充完整plotData函数，
梅文化_2019·2019-05-01 14:28

吴恩达机器学习 EX8 第二部分 推荐系统 协同过滤

2、推荐系统在第一部分练习，实现协同过滤学习算法，并将其应用于电影评级数据集。这个数据集由1到5的等级组成。数据集有nu=943个用户，nm=1682个电影在第二部分练习中，计算协同适配目标函数和梯度。在实现了成本函数和梯度之后，学习用于协同过滤的参数2.1导入模块和数据导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipy.ioass
lsnow8624·2019-04-26 11:10

吴恩达机器学习课程（第二周）

LinearRegressionwithMultipleVariablesEnviromentSetupInstructionSettingUpProgrammingAssignmentEnviromentAccessMATLABOnlineandUploadtheProgramminigExerciseFiles由于电脑已经安装好matlab，所以这节略过。MultivariateLinearR
Ivan__1999·2019-04-22 21:39

Exercise 2: Linear Regression

吴恩达机器学习课程作业Exercise2:LinearRegression，matlab实现。线性回归线性回归基本模型：其中，为个特征变量，为拟合系数，为截距。
追光者_f27f·2019-04-21 17:45

吴恩达机器学习在线课程--【实验三】完成和总结--包括完整代码

>吴恩达机器学习课程链接>课程总结和笔记链接实验三的原始代码和使用数据可至课程链接-课时67-章节9编程作业中下载MachineLearningOnlineClass-Exercise3:One-vs-allandNeuralNetworksOne-vs-allPart1
Loy_Fan·2019-04-12 10:25

周志华西瓜书笔记一 机器学习介绍

看了很多前辈大神的推荐，从西瓜书（周志华老师《机器学习》）或者Coursera吴恩达机器学习视频入门比较好。我比较喜欢书籍，因为做起笔记比较方便。
leichangqing·2019-04-08 08:05

吴恩达机器学习笔记61-应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)【完结】...

最后一章内容，主要是OCR的实例，很多都是和经验或者实际应用有关；看完了，总之，善始善终，继续加油！！一、图像识别（店名识别）的步骤：图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：1.文字侦测（Textdetection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分（Charactersegmentat
weixin_33805992·2019-03-30 23:00

个人机器学习笔记之PCA降维

吴恩达机器学习笔记（7）——PCA降维机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏欢迎指正。
ardepomy·2019-03-24 00:00

吴恩达机器学习，深度学习笔记

从2014年开始，以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（http://www.ai-start.com）：对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。
小白的进阶之路·2019-03-22 22:03

吴恩达机器学习笔记 001

吴恩达机器学习笔记文章目录吴恩达机器学习笔记基础概览当前分类基本模型确定参数方法1梯度下降法确定参数方法2正规方程法多元线性回归先看我：一些技巧featurescaling特征放缩meannormalization
CoolScript·2019-03-21 21:38

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(27)18.应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)

18.应用实例：图片文字识别(ApplicationExample:PhotoOCR)文章目录18.应用实例：图片文字识别(ApplicationExample:PhotoOCR)18.1问题描述和流程图18.2滑动窗口18.3获取大量数据和人工数据18.4上限分析：哪部分管道的接下去做18.1问题描述和流程图图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复
geekxiaoz·2019-03-17 15:25

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(24)15.异常检测(Anomaly Detection)

15.异常检测(AnomalyDetection)文章目录15.异常检测(AnomalyDetection)15.1问题的动机15.2高斯分布15.3算法15.4开发和评价一个异常检测系统15.5异常检测与监督学习对比15.6选择特征15.7多元高斯分布（选修）15.8使用多元高斯分布进行异常检测（可选）本章编程作业及代码实现部分见:15.1问题的动机接下来向大家介绍异常检测(Anomalydet
geekxiaoz·2019-03-16 15:32

吴恩达机器学习课程编程作业（原版无答案）

鉴于网上找了半天没找到原版的题目，去coursera上面给搬过来了，自行下载吧！  链接：https://pan.baidu.com/s/1ySVeRMbrtkfyA6wvj8CZcA    提取码：a05a PS：如果链接失效，欢迎评论l留言找我更新！  
Big_Huang·2019-03-13 21:16

吴恩达机器学习——线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归单位矩阵代价函数寻找全局最小值二、多变量线性回归特征标准化寻找全局最小值前言自己从前段时间开始学习机器学习的相关知识，看了一些经典的书籍，但书上讲的总归有些晦涩，看到大家在推荐吴恩达的课程，于是去看了，发现确实很不错，有很多书上难懂的公式，其实视频里十几分钟就讲明白了，效率很高。这个博客会作为一个系列，用来讲解自己做的编程练习题，为同样正在入门的同学提供一些思路，也为
zuguorui·2019-03-12 10:04

吴恩达机器学习总结-入门、Linear Regression、Gradient Descent、Linear Algebra

ChineseSoftwareDeveloperNetwork机器学习主要有两种机器学习的算法分类监督学习无监督学习两者的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。还有一些算法也属于机器学习领域，诸如：半监督学习:介于监督学习于无监督学习之间。推荐算法:买完商品后还推荐同款的算法。强化学习:通过观察来学习如何做出动作，每个动作都会对环境有所影响，而环境的反馈又可以引导该学习算法。迁移学习监督学习(Su
诗杨诗祺·2019-03-11 18:52

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(16)11.支持向量机(Support Vector Machines)

11.支持向量机(SupportVectorMachines)文章目录11.支持向量机(SupportVectorMachines)11.1优化目标11.2大边界的直观理解本章编程作业及代码实现部分见：Python实现支持向量机11.1优化目标在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算
geekxiaoz·2019-03-11 16:22

吴恩达机器学习----逻辑回归

吴恩达机器学习教程学习笔记（4/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2019-03-10 15:25

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(13)Python实现神经网络中的反向传播(Programming Exercise 4)

ProgrammingExercise4:NNbackpropagationPython版本3.6编译环境：anacondaJupyterNotebook链接：实验数据和实验指导书提取码：i7co本章课程笔记部分见：神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)神经网络的学习(NeuralNetworks:Learning)本次练习中，我们将再次处理手写数字数据集，这
geekxiaoz·2019-03-09 20:46

个人机器学习笔记之神经网络

吴恩达机器学习笔记（6）——神经网络机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏欢迎指正。
ardepomy·2019-03-03 00:00

【目录】 吴恩达机器学习 【课程学习笔记及课后编程作业】

网易云课程上【吴恩达机器学习】课程的学习笔记及编程作业汇总，持续更新中目录：章节1绪论：初识机器学习章节2单变量线性回归章节3线性代数回顾章节4配置【此处无链接】章节5多变量线性回归章节6Octave/
李是李雅普诺夫的李·2019-03-01 22:00

Coursera吴恩达机器学习编程练习ex1——梯度下降

一、单变量梯度下降1.warmUpExercise.mfunctionA=warmUpExercise()%WARMUPEXERCISEExamplefunctioninoctave%A=WARMUPEXERCISE()isanexamplefunctionthatreturnsthe5x5identitymatrixA=[];%=============YOURCODEHERE=========
不跑步就等肥·2019-02-28 21:22

开始转移到公开博客

 以前都是写一些私人笔记，因为在学习阶段，觉得个人笔记意义不大，一般都会去借鉴大神的博客内容。从现在开始，逐步尝试和锻炼自己的写作能力和知识分享能力，与更多的朋友一起学习。
a513142804·2019-02-27 00:00

《吴恩达机器学习》16 推荐系统

推荐系统前言一、基于内容的推荐系统1、问题描述2、推荐系统算法二、协同过滤三、低秩矩阵分解及均值归一化1、低秩矩阵分解2、均值归一化总结前言目前生活中我们用的互联网产品就会都会涉及到推荐系统，比如逛淘宝时浏览商品时推荐系统会记下用户的喜好，然后推荐同类型或者觉得你感兴趣的商品给你；浏览新闻时根据你历史浏览的内容推荐同类型内容的新闻给你，这就是通俗意义上的推荐系统。一、基于内容的推荐系统1、问题描述
JockerWong·2019-02-24 17:48

吴恩达机器学习笔记：Week1

入门ML定义：一个电脑程序被认为能从经验E中学习解决任务T达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E，经过P的评判后，处理任务T的性能得到了提升学会区分任务T经验E表现PExample:playingcheckers.E=theexperienceofplayingmanygamesofcheckersT=thetaskofplayingcheckers.P=theprobabilitythatthe
Mereder·2019-02-24 17:05

吴恩达机器学习笔记之支持向量机

优化目标（OptimizationObjective）：SupportVectorMachines（SVMs）支持向量机是一种非常强大的算法，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。我们首先从优化目标开始一步一步认识SVMs，首先从逻辑回归的优化目标开始：下图是逻辑回归中的假设函数-sigmoid函数，我们已经清楚的知道逻辑回归的优化目标，下图表示的为一个样本对于总体优化目标的
iblue_coffee·2019-02-22 19:23

机器学习&深度学习的学习路线

深度学习的学习路线课程教材课程作为小白,机器学习的入门门槛是极高的,深入也是极难的.而深度学习是建立在机器学习之上的,所以我觉得在开始学习深度学习之前,牢固学习机器学习十分有必要.这里主要列一下学习的课程:莫烦python吴恩达机器学习
Arron_hou·2019-02-21 00:28

《吴恩达机器学习》12 支持向量机

支持向量机前言一、优化目标二、大间隔分类器1、直观理解2、数学原理三、核函数四、使用SVM总结前言到目前为止,我们已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸
JockerWong·2019-02-20 15:01

学习周记2：2019.2.25-2019.3.3

网课：程序设计实习、吴恩达机器学习、数据结构与算法。TOD
陶晨毅·2019-02-20 14:41

学习周记2：2019.2.25-2019.3.3

网课：程序设计实习、吴恩达机器学习、数据结构与算法。TOD
陶晨毅·2019-02-20 14:41

吴恩达机器学习笔记之神经网络参数的反向传播算法

代价函数：回顾LogisticRegression中的代价函数为：神经网络的代价函数的基本思想与逻辑回归是一样的，但是形式上有一些差别：L表示神经网络的层数，sl表示l层神经网中的神经元的个数，K表示输出层的神经元的个数；正则项的计算包含了每一个激活单元。反向传播算法：为了计算代价函数的偏导数，我们需要采用一种反向传播算法，它的目的是为了最小化我们的代价函数，即先计算最后一层的误差，然后在向前一层
iblue_coffee·2019-02-19 10:59

吴恩达机器学习笔记（五）--多变量线性回归

吴恩达机器学习笔记（五）–多变量线性回归学习基于：吴恩达机器学习.1.MultipleFeaturesLinearregressionwithmultiplevariablesisalsoknownas
comajor·2019-02-15 16:14

吴恩达机器学习笔记（四）--MATLAB&Octave的配置

吴恩达机器学习笔记（四）–MATLAB&Octave的配置学习基于：吴恩达机器学习.1.InstallingMATLABMATLABisproprietarysoftwarebutafree,limitedlicenseisbeingofferedforthecompletionofthiscourse.MathWorksisprovidingyouaccesstoMATLABforuseinyo
comajor·2019-02-15 10:46

个人机器学习笔记之Kmeans

吴恩达机器学习笔记（5）——K-Means机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏欢迎指正。序言神经网络又鸽了。
ardepomy·2019-02-14 00:00

吴恩达机器学习笔记（三）--线性代数回顾

吴恩达机器学习笔记（三）–线性代数回顾学习基于：吴恩达机器学习.1.MatrixandVectorMatrixisarectangulararrayofnumbersThedimensionofmatrixisthenumberofrowsandcolumnsofamatrixMatrixelementsareentriesofmatrixAijA
comajor·2019-02-12 17:14

吴恩达机器学习笔记（二）--单变量线性回归

吴恩达机器学习笔记（二）–单变量线性回归学习基于：吴恩达机器学习.1.CostFunctionWecanmeasuretheaccuracyofourhypothesisfunctionbyusingacostfunction.Thistakesanaveragedifferenceofalltheresultsofthehypothesiswithinputsfromx
comajor·2019-02-12 11:03

个人机器学习笔记之SVM

吴恩达机器学习笔记（4）——SVM机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏还请多多包涵。
ardepomy·2019-02-09 00:00

个人机器学习笔记之目录

吴恩达机器学习笔记的目录这里是各个笔记的索引机器学习入门监督学习回归问题线性回归分类问题逻辑回归无监督学习聚类K-Means优化方法正则化神经网络前馈神经网络
ardepomy·2019-02-08 00:00

个人机器学习笔记之正则化

吴恩达机器学习笔记（3）——正则化机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏还请多多包涵本章节笔记对应吴恩达课程的第8章。正则化给予所有参数一个缩小的趋势，防止高次项的参数过高出现过拟合现象。
ardepomy·2019-02-01 00:00

个人机器学习笔记之逻辑回归

吴恩达机器学习笔记（2）——Logitic回归机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏还请多多包涵Logictic回归是吴恩达课程的第7章，因为线性代数已经学过，而且主攻方向不是Octave,因此跳过了一些章节
ardepomy·2019-01-27 00:00

吴恩达机器学习课后作业_线性回归实现

照着bilibili上，一位小姐姐?的ng机器学习课后作业系列视频，细节讲的真的很到位，get到了很多基础知识。传送门目录一、单变量线性回归二、多变量线性回归1单变量线性回归根据城市的人口数量，预测获利情况。1、加载数据集importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_
天作。·2019-01-26 12:37

吴恩达机器学习系列理论加实践(七、正则化及matlab实践)

七、正则化7.1过拟合问题什么是过拟合问题，之前我们学习了线性回归、逻辑回归，他门都能够有效的解决许多问题，但是有些时候可能会遇到过拟合问题导致效果很差。在这里将会讨论过拟合问题，他是怎么引起来的，以及通过学习一种正则化技术来改善或者减少过拟合问题。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，比如在测试集当中效果却
Enjoy_endless·2019-01-25 16:31

吴恩达机器学习系列理论加实践(七、正则化及matlab实践)

七、正则化7.1过拟合问题什么是过拟合问题，之前我们学习了线性回归、逻辑回归，他门都能够有效的解决许多问题，但是有些时候可能会遇到过拟合问题导致效果很差。在这里将会讨论过拟合问题，他是怎么引起来的，以及通过学习一种正则化技术来改善或者减少过拟合问题。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，比如在测试集当中效果却
Enjoy_endless·2019-01-25 16:31

吴恩达机器学习系列理论加实践(五/六 、逻辑回归及matlab实践)

五、Octave教程这一块课程介绍的是关于Octave软件使用相关的知识，我这里使用的是matlab，所以对于这一块也没有具体跟进，有兴趣的可以自我学习。**第三周**六、逻辑回归6.1分类问题之前课程介绍的是线性回归问题(连续值)，现在开始学习逻辑回归分类问题(离散值)。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。现在讨论二分类问
Enjoy_endless·2019-01-24 15:28

个人机器学习笔记之线性回归

吴恩达机器学习笔记（1）——使用梯度下降做单、多变量的线性回归机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏还请多多包涵序言这里主要是吴恩达机器学习课程第二章（简单线性回归）、第五章（多变量线性回归）的代码实现
ardepomy·2019-01-23 00:00

吴恩达机器学习（2）——线性回归与简单梯度下降

（一）线性回归(x,y)：一个训练集(x(i),y(i)x^{(i)},y^{(i)}x(i),y(i))：训练集中第i个样本以房价数据集为例：目标函数（objectivefunctions）：hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}(x^{(i)})=\theta_0+\theta_1x^{(i)}hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)代价函数（costfunction）：J(θ0
draper__QYT·2019-01-22 14:45

吴恩达机器学习系列理论加实践(二 、单变量线性回归及matlab实践)

二、单变量线性回归2.1模型表示同样以之前的房屋价格预测实例开始：通过学习算法利用训练集训练模型h，对于新输入的数据sizeofhouse就可以输出其预测值price；如何表达这个模型h：2.2cost损失函数表示什么意思呢：首先2.1我们给出了模型预测函数h，其预测输出值即h(这里表示预测的房价)，而y表示真实的房价，他们之间差值的平方即表示此预测函数的代价函数，如上式子；1/m是表示取所有预测
Enjoy_endless·2019-01-21 22:31

《吴恩达机器学习》1 绪论：初识机器学习

初识机器学习前言一、什么是机器学习1、预测房价2、乳腺癌预测二、监督学习三、非监督学习1、googlenews2、DNA个性总结前言机器学习（MachineLearning）这个领域近几年非常火爆，Alphago、cortana、facenet等产品陈出不穷。特别是看到openai研究的DOTA2对抗机器人和顶级人类玩家打得如火如荼，无不激起我莫大的兴趣。为此为了跟上时代的步伐，希望自己也能成为A
JockerWong·2019-01-20 22:53
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