吴恩达机器学习私人笔记第4页

【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

运维工程师学习路线

在这期间也学习了不少，其中包括linux基础（RHCE工程师），linux进阶（RHCA工程师），docker，k8s，openstack等等，在学习和工作的过程中也记录了不少的学习笔记和工作笔记，都存储在私人笔记中

小肖同学..·2023-04-02 13:07

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

Dokuwiki知识库部署及搭建

dokuwiki可以用作企业知识库、私人笔记本、软件手册、项目工作区、cms内联网等。

亲爱的老少女·2023-03-29 09:56

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

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

9/10/2019 近期断舍离的成果

其实我平常都有在更文，但是多数发在私人笔记，不太愿意公开。最近发现自己变懒了，因为不管是生活目标还是生活节奏都有了一些改变，所以开始懈怠了，这样很不好。

法国虎妈·2023-03-23 05:08

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

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

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

让日更成为习惯

从2017年发现有这么好的平台到现在已经有四五年的时间了，我只是偶尔写那么几篇，也没有多少阅读量，更不懂钻什么的，我纯粹是把当成了一个私人笔记本！

清清世界·2023-03-11 01:54

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

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

【深度学习】激活函数

上一章——认识神经网络新课P54介绍了强人工智能概念，P55到P58解读了矩阵乘法在代码中的应用，P59，P60介绍了在Tensflow中实现神经网络的代码及细节，详细的内容可以自行观看2022吴恩达机器学习

milu_ELK·2023-02-17 12:09

svg Namespace/eval/隐式类型转换/bind链式反应

私人笔记；只是自己看的懂就行；postMessage1、index.html:19Failedtoexecute'postMessage'on'DOMWindow':Thetargetoriginprovided

99ZY·2023-02-17 06:13

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。

wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写

玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What

cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。

Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案

zldomore·2023-02-02 11:14

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序2、监督学习和无监督学习回归问题案例1.房价预估横坐标：面积纵坐标：房价根据已知的答案，即已有的数据，在计算出房价的连续变化趋势，因此可以预测出相应面积的房价大小。分类问题：案例2.肿瘤判

xclhs·2023-02-02 10:42

【经典】吴恩达——机器学习笔记001

【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes

superME1226·2023-02-02 10:40

吴恩达机器学习_第一周笔记

目录1IntroductionWelcomeWhatisMachineLearning?SupervisedLearning（监督学习）UnsupervisedLearning（无监督学习）2ModelandCostFunctionModelRepresentationCostFunction(代价函数)代价函数的图像3ParameterLearning(GradientDescent：梯度下降法

weixin_Saturn·2023-02-01 20:17

Jupyter Notebook图形不显示问题

今天在JupyterNotebook执行吴恩达机器学习-可视化举例的代码时，plt_intuition和soup_bowl函数对应的图形不显示。

zldomore·2023-01-31 14:59

单变量线性回归

本文档基于吴恩达机器学习课程单变量线性回归部分内容，记录自己对该部分内容的理解，并给出了MATLAB代码实现，以增强自己的理解，也方便后续查阅。

shandingdongren·2023-01-31 10:05

吴恩达机器学习（一）——机器学习的定义及其主要类型

之前直接看吴恩达老师的深度学习课程，发现有很多看不明白的地方，所以还是从吴恩达老师讲的机器学习开始看，感觉自己真的基础知识太差了，很多东西都要慢慢补出来机器学习的定义定义搬运链接：link从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习的主要类型一、监督学习（

yangmishiwonvshen·2023-01-30 10:05

【机器学习】吴恩达机器学习课程笔记LESSON2——欠拟合与过拟合

目录一、引言二、课堂笔记一、引言本节学习视频链接如下：3欠拟合与过拟合的概念_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1xb411M7sn?p=3&vd_source=1ac3c4db6c62f190a2b66f5032778fc9二、课堂笔记

Rachel MuZy·2023-01-30 08:26

吴恩达机器学习课程笔记（11-18章）

第十一章11.1确定执行的优先级垃圾邮件分类器算法：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量xxx。我们可以选择一个由100100100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为111，不出现为000），尺寸为100×1100×1100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的

最爱吃兽奶710·2023-01-30 08:24

机器学习--线性回归

本文参考吴恩达机器学习课程第2章线性回归公式:代价公式(误差均值中的2用来抵消求导得来的2):目标：代价最小化这里演示单变量线性回归时:令,可对求导,此时方可求出实际上，由于代价函数经常含有2个及以上参数

下雨天的蓝·2023-01-29 09:16

深度学习第一周学习

先是看了几集吴恩达机器学习的课程，了解了机器学习的基本概念。机器学习中分为三个大块：监督学习、无监督学习和强化学习。而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。

啊砉·2023-01-29 09:09

吴恩达机器学习：神经网络 | 多分类问题

上一周我们学习了逻辑回归，并使用它解决了简单的0/1分类问题。这周我们首先尝试使用逻辑回归来解决多分类问题（手写字符识别）。通过这个问题了解到，当我们需要解决特征量很大的非线性分类问题时（比如计算机视觉问题），我们原本假设高次特征的方法会使得特征数异常庞大，从而引出新的方法神经网络。为了更好的阅读体验你可以在网站中查看，点击课程视频你就能不间断地学习Ng的课程，关于课程作业的Python代码已经放

拼搭小怪·2023-01-28 16:04

吴恩达机器学习课后作业5——怎么通过观察偏差和方差（bias vs variance）来调参

1.问题和数据在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。之前的题目中我们只用到了训练集，用训练集来训练模型，又用训练集来验证模型，这样的泛化能力就比较差。正常做法一般是先用训练集进行模型训练，训练好几个模型

学吧学无止境·2023-01-28 16:45

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(18)Python实现正则化的线性回归和偏差/方差(Programming Exercise 5)

ProgrammingExercise5:RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VariancePython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：应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)在本练习中，我们要实现正则化的线性回归，

geekxiaoz·2023-01-28 10:17

吴恩达机器学习笔记（自己学的过程进行记录）

吴恩达机器学习笔记（自己学着记）1.机器学习分类1.1监督学习1.1.1回归回归问题是在知道正确答案的基础上进行的，即给定的数据集是真实的一系列连续的值。

xiuyvshu·2023-01-27 02:19

机器学习前向传播，反向传播

吴恩达机器学习一、神经网络二、前向传播算法2.反向传播算法代价函数推导过程代码实现一、神经网络神经网络是模仿大脑神经元，建立的模型。

不自知的天才·2023-01-26 13:57

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction一、WhatisMachineLearning?

weixin_30907523·2023-01-24 16:44

吴恩达机器学习13-聚类

吴恩达机器学习13-聚类1.无监督学习样本不带标记在监督学习中，数据有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，数据没有附带任何标签。

小y同学在学习·2023-01-24 15:12

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