吴恩达机器学习课程整理第15页

吴恩达深度学习深度学习概述以及优化

、深层神经网络4、深度学习实用层面4.1训练集、验证集、测试集4.2偏差、方差4.3L1、L2正则化4.4归一化处理4.5Dropout4.6其他正则化方法4.7梯度消失和爆炸1、深度学习概述在之前的吴恩达机器学习课程中

不自知的天才·2022-11-19 19:29

机器学习/深度学习入门建议

机器学习实战参考书籍：《统计学习方法》李航吴恩达机器学习笔记部分截图：第四阶段：深度学习1.吴恩达深度学习简介：这应该是最好的入门教程了神经

程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

国科大模式识别与机器学习课程整理

文章目录前言绪论第二章、统计判别2.1作为统计判别问题的模式分类2.1.1贝叶斯判别原则2.1.2朴素贝叶斯2.1.3贝叶斯最小风险判别2.2正态分布模式的贝叶斯分类器2.3均值向量和协方差矩阵的参数估计第三章、判别函数3.1线性判别函数3.2广义线性判别函数3.3分段线性判别函数3.4模式空间和权空间3.5Fisher线性判别3.6感知器算法(PerceptionApproach)3.7采用感知

李霁明·2022-11-19 17:37

吴恩达机器学习作业5：偏差和方差（Python实现）

机器学习练习5-RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VarianceIntroduction在本练习中，将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差的模型。1RegularizedLinearRegression（正则线性回归）在练习的前半部分，将实现正则化的线性回归，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，将通过调试学习算法的参数，

Phoenix_ZengHao·2022-11-19 11:59

Python机器学习笔记（一）：概述

这次会在三周内更新完Python机器学习的内容，再花三个月左右的时间另起blog，更新吴恩达机器学习课程笔记和深度学习基础部分。希望Flag不倒！注

陶晨毅·2022-11-19 07:07

COURSERA- 吴恩达机器学习 Machine Learning by Andrew NG

COURSERA-MachineLearningbyAndrewNGHerearemyon-goingstudynotesfor“MachineLearningbyAndrewNG”onCoursera.Ididn’tpayforthecourseyet,cozthereisnostudy-freeschedulefor吴恩达机器学习课程

youknowwho3_3·2022-11-19 02:28

【机器学习】吴恩达机器学习课程笔记LESSON1

目录一、前言二、课堂笔记三、总结一、前言为打牢机器学习基础，最近开始看吴恩达老师的视频。听课过程中的笔记、心得、疑惑特在此记录。预计也会有老师布置的作业，只是matlab还没有安装好，安装成功后也会陆续发布。敬请期待！课程链接如下：4牛顿方法_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1xb411M7sn?p=4&vd_source=1ac3c4d

Rachel MuZy·2022-11-19 02:13

【吴恩达机器学习 - 3】利用fmincg函数与正则化实现多元分类问题及神经网络初体验（课后练习第三题ex3）

目录1.多元分类1.1代价函数1.2求最优参数1.3分类预测2.神经网络照旧，本练习的相关资料链接将会扔到评论区，大家自取1.多元分类在上一节练习中已经完成了逻辑回归，也就是分类问题，实际上只是完成了二分类问题，而本节练习将会使用逻辑回归完成手写字体识别（多元分类）问题1.1代价函数该节练习的第一个内容就是完成多分类问题的代价函数，实际上，多分类问题的本质仍然是逻辑回归，因此该代价函数与上节练习所

Beeemo·2022-11-18 09:45

Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

二、Logistic回归链接:可以参照之前写过的文章（吴恩达机器学习课里面的）因为里面公式推导都是类似的，因此可以直接拿来用这个例子主要是主要用来模拟迭代的方式。就像爬坡一样，一点点的逼近极值''

Charliefive·2022-11-17 09:27

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week7

Week7支持向量机,SVM1.支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)的数学表达1.1从逻辑回归过渡到SVM1.2SVM的损失函数1.3SVM的预测值2.SVM的理解3.SVM的推导3.1吴恩达课程的思路3.2更数学的SVM推导思路4.核函数(kernels)4.1定义4.2地标的作用是什么？4.3地标(Landmark)怎么选择？4.4核函数种类(拓展)5.SVM的应用5

lavendelion·2022-11-15 09:33

week2第一章---多变量线性回归---吴恩达机器学习笔记

week2第一章---多变量线性回归1-1多维特征4-2向量化part-14-2向量化part-2实验4-4用于多元线性回归的梯度下降法实验1-1多维特征在原始的线性回归模型中，我们只有一个特征x，用来预测y，如果使用更多的特征看起来看起来会使预测更加合理，所以引入了变量x1x_1x1,x2x_2x2,x3x_3x3,…,xnx_nxn和其他表示方法，如下图所示：注意这个算法叫做多元线性回归，而不

天微亮。·2022-11-07 11:20

【吴恩达机器学习】第三周课程精简笔记——对数几率回归和正则化

LogisticRegression（对数几率回归/逻辑回归）1.ClassificationandRepresentation（分类和表示）（1）ClassificationToattemptclassification,onemethodistouselinearregressionandmapallpredictionsgreaterthan0.5asa1andalllessthan0.5a

辰阳星宇·2022-11-07 11:00

【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归

这是第二次刷机器学习做的笔记，第一次没做笔记，只是大体上理解了机器学习是干什么的，有了个框架机器学习概述什么是机器学习简单来说，就是让计算机具有自主学习的能力监督学习SupervisedLearning与无监督学习UnsupervisedLearning简单来说，监督学习就是我们教计算机做事，而无监督学习就是计算机自己学习。SupervisedLearning数据集里包含正确答案Unsupervi

不要加班·2022-11-07 11:44

Coursera吴恩达机器学习课程总结笔记及作业代码——第1,2周

Linearregression1Modelrepresentation2Costfunction3Gradientdescent4Gradientdescentforlinearregression1Mul2plefeatures2FeatureScaling3Learningrate4Featuresandpolynomialregression5Normalequa2on编程作业Linear

一树荼蘼·2022-11-07 11:07

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1模型描述https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集

Lishier99·2022-11-04 13:25

机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#

网络转自：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/78729602系列学习记录：1、吴恩达机器学习系列；2、李宏毅机器学习课程；3、周志华西瓜书

guomutian911·2022-11-04 09:59

吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论：初识机器学习

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html机器学习目前已经应用在很多领域，比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。更多内容参考机器学习&深度学习什么是机器学习1机器学习一些比较难以变成的能力——ArthurSamuel2通过给定任务T以及性能度量P以及经验E，计算机程序从经验E中

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-01 23:35

吴恩达机器学习数据倾斜15

··数据倾斜的例子：数据倾斜的例子，人群中的一种罕见病，患病率只有0.5%，编写一个程序，只输出0（未患病），那么准确率是99%，错误率只有0.5%，显然这是没有意义的。这时，我们通常使用不同的误差度量，而不仅仅是分类误差。如上图中所示：有三个程序，错误率分别是0.5%，1%，1.2%，这时并不能简单的通过错误率来选择出一个好的程序。因为0.5%只会输出0，这是没有意义的，而1%和1.2%的可能还

·2022-10-23 16:39

吴恩达机器学习机器学习实践建议13

1.决定下一步做什么1.评估你的模型(1).线性回归如果是以下结果，那么模型就需要调整(2).分类问题以识别手写数字1/0为例当机器学习应用于分类问题时，实际上J_test和J_train还有另一个更常用的定义，这个定义不用逻辑损失计算测试误差和训练误差，而是去衡量测试集和训练集被错误分类的部分，特别是在国际象棋中，你可以用这个算法，对每个测试样本进行预测1或者02.模型选择&交叉验证(1).首先

·2022-10-22 16:10

[从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归

雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏：机器学习专栏：爬虫专栏：OpenCV图像识别处理专栏：Unity2D⭐本节课理论视频：吴恩达P1-P4：机器学习理论概述吴恩达P5-P11：线性回归算法原理⭐推荐其他人笔记：【吴恩达机器学习笔记详解

ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-22 07:00

吴恩达机器学习卷积层13

1.卷积层的简介每个神经元只关注输入图像的一个区域，这样做有两个优点，如下图所示：2.更详细的了解卷积层如果神经网络中有多个卷积层，有时这被称为卷积神经网络下面将用一个二维图像代替输入，来演示卷积神经网络的卷积层。下面将使用一维输入

·2022-10-20 22:04

吴恩达机器学习多分类（Multiclass Classification）10

Softmax回归模型1.逻辑回归与Softmax回归，结果值的计算比较2.逻辑回归与Softmax回归，代价函数（costfunciont）的比较损失函数3.神经网络中Softmax的输出Softmax和其他函数的区别是它能够一次性算出a_1到a_10的所有概率，而其他函数一次只能算一个a_j3.数字的舍入错误通过使用下面的表达式来表示损失函数，它为TensorFlow提供了更多的灵活性，如何计

·2022-10-19 19:06

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2022-10-19 13:34

吴恩达机器学习激活函数sigmoid函数的替代09

1.需求预测的例子2.激活函数的例子线性激活函数有时也被称为无激活函数3.激活函数的选择（1）神经网络的输出层·结果是二元分类问题，一般采用Sigmoid函数·结果是有正有负（如预测明天股票价格的浮动），一般采用线性激活函数·结果只能是正，如（预测房屋的价格），可以采用ReLU函数（2）神经网络的隐藏层现在隐藏层一般采用ReLU函数经验：不要在神经网络的隐藏层中使用线性激活函数。

·2022-10-19 00:10

吴恩达机器学习训练神经网络08

1.逻辑回归训练模型的三个步骤：（1）.第一步：建立逻辑回归模型，指定在给定输入特征X,参数w和b的情况下，计算输出。（2）.指定损失函数（lossfunction）或代价函数(costfunction)。给定损失函数的定义，然后我们定义代价函数，代价函数是参数W和B的函数，这是M个训练样本，计算的损失函数的平均值（x1,y1）到（xm,ym）。注意：·损失函数（lossfunction）是对一个

·2022-10-19 00:09

吴恩达机器学习过拟合与正则化07

·首先这里有解决过拟合的三种方法：·(1).收集更多的训练数据·(2).缩小参数（w,b）的大小--正则化·(3).从原有特征中，挑选出部分特征用于训练*总结：但在实际训练的过程中，如果数据集是一定的，没有办法获得更多的训练数据，并且原有的特征中，不知道该舍弃哪些特征或者不希望舍弃特征，那么就需要使用正则化方法来解决过拟合的问题。1.添加正则化(1).正则化线性回归由上图可以看出：·线性回归的正则

·2022-10-12 20:36

吴恩达机器学习逻辑回归的梯度下降07

1.梯度下降回想一下，梯度下降算法利用了梯度计算:每个迭代在上对所有执行同步更新，·m是数据集中训练示例的数量·是模型的预测,而是目标·逻辑回归模型()是sigmoid函数:2.梯度下降的实现梯度下降算法实现有两个部分:·实现上述式(1)的循环。下面是gradient_descent，通常在选修课和实践实验室中提供给你。·计算偏导数，如上式(2,3)。这是下面的compute_gradient_l

·2022-10-11 20:32

吴恩达机器学习逻辑回归的代价函数06

1.回顾线性回归的平方误差代价函数代价函数，它可以测量出一组特定参数与训练数据的吻合程度，从而为我们提供了一种更好参数的方法，在本节课中，我们会看到平方误差代价函数并不是逻辑回归的理想代价函数。下面我们来看一个不同的成本函数，它可以逻辑回归选择更好的参数训练集平方误差代价函数由下图可知，逻辑回归的平方误差代价函数是非凸代价函数，不是凸的，这意味着，如果使用梯度下降法，因为有很多局部最小值，很容易卡

·2022-10-10 22:47

吴恩达机器学习决策边界05

1.复习Sigmoid函数Sigmoid函数与线性回归函数结合推导过程如下图所示：2.边界函数的例子·决策边界不一定是直线，也可能是其他的曲线例1.这里是有两个变量x1,x2,右上方的X是正样本，左下方的O是负样本。这里我们先给出了参数的值w1=1，w2=1,b=3,当然如果选择不同的参数值，决策边界也会是不一样的线。最终紫色的线为得到的决策边界例2.非线性决策边界，外圈的X是正样本，内圈的O是负

·2022-10-10 20:37

吴恩达机器学习逻辑回归与Sigmoid函数04

1.SigmoidorLogisticFunction我们可以通过使用线性回归模型,,(())=⋅()+,预测。然而，我们希望我们的分类模型的预测在0到1之间，因为我们的输出变量不是0就是1。这可以通过使用“sigmoid函数”来实现，该函数将所有输入值映射到0到1之间的值。正如在讲座视频中讨论的，对于分类任务，我们可以从使用我们的线性回归模型sigmoid或Logistic函数开始2.Formu

·2022-10-10 15:10

Week3吴恩达机器学习逻辑回归分类03

分类问题的例子有:确定邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者确定肿瘤是恶性还是良性。特别地，这些是二元分类的例子，其中有两种可能的结果。结果可以用“正”/“负”来描述，例如“是”/“否”、“真”/“假”或“1”/“0”。分类数据集的图通常使用符号来表示例子的结果。在下面的图中，用“X”表示正值，而“O”表示负结果。通过下面的例子可以看出线性回归的局限性，并不适用于所有问题，于是我们提出了逻辑回归对于分

·2022-10-10 11:32

吴恩达机器学习-K-means/降维

K-均值K-均值算法优化目标随机初始化选择聚类数降维动机一：数据压缩动机二：数据可视化主成分分析问题主成分分析算法选择主成分的数量重建的压缩表示主成分分析法的应用建议K-均值K-均值算法非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，数据就是这样的我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据。我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构

kingsure001·2022-10-05 18:05

吴恩达机器学习总结（二）——Logistic回归和简单的神经网络（附作业）

在线性回归模型中，输入和输出一般都是连续的，对于每个输入x，都有一个对应的输出y，模型的定义域和值域都可以是(−∞,+∞)(-∞,+∞)(−∞,+∞)。而对于分类模型来说，其输入可以是连续的，但它的输出是离散的，即只有有限个输出y。例如，其值域可以只有两个值{0,1}，这两个值可以表示对样本的某种分类，高/低、患病/健康、阴性/阳性等，这就是最常见的二分类问题。二、Logistic回归逻辑回归带有

Anaconda_·2022-09-30 07:27

吴恩达机器学习课程笔记——第一周

吴恩达机器学习课程笔记文章目录吴恩达机器学习课程笔记第一周一、机器学习是什么？

片叶云舟·2022-09-29 19:20

吴恩达机器学习——优化算法（高级算法使用+多类别分类）

其他算法ConjugatedescentBFGSL-BFGS特点：不需要手动计算学习率比梯度下降效率更高缺点：更加的复杂如何调度高级算法优化代价函数Matlab实现方法实例：假设已知代价函数，我们通过代价函数求得了偏导数首先，完成代价函数的实现（代码如下）function[jVal,gradient]=costFunction(theta)jVal=(theta(1)-5)^2+(theta(2)

xclhs·2022-09-29 19:19

吴恩达机器学习——第一周学习笔记

学习参考：吴恩达机器学习第一周机器学习（MachineLearning）机器学习是研究我们的计算机模拟或实现人类的学习行为，来获取新的知识或技能，并且重新组织这些新的知识来改善自身的性能。

Wanidde·2022-09-29 19:18

[机器学习入门笔记] 2. 2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程（回顾）

文章目录1.监督学习和无监督学习2.线性回归模型3.代价函数4.梯度下降5.多维特征6.多元线性回归的梯度下降7.特征缩放8.判断梯度下降是否收敛9.学习率10.正规方程11.逻辑回归12.决策边界13.逻辑回归的代价函数14.实现逻辑回归梯度下降15.过拟合问题16.正则化17.神经网络17.1需求预测17.2神经网络中的网络层17.3复杂的神经网络17.4神经网络前向传播（手写识别案例）17.

Cyanzzy·2022-09-29 19:48

【吴恩达机器学习2022学习笔记】课程2 --决策树和随机森林

本节将吴文达机器学习最后几章（15.1-17.6）进行了总结1、决策树决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，其主要包括特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。重点是节点的选择以及树的深度（一）节点的选择熵的定义：熵表示随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大。在决策树中熵越小分类的越纯净。熵的公式：信息增益：信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。

梦想摸鱼·2022-09-29 19:18

吴恩达机器学习笔记——第二周

多变量线性回归假设hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\theta_3x_3+\theta_4x_4hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4为了表示方便，我们定义一个单纯为了计算方便的特征，也就是x0=1x_0=1x0=1.此时hθ(x)=θTxh_\theta(x)=\t

学习飞行的山药·2022-09-29 19:17

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十三章：聚类(Clustering)

13.1无监督学习：简介https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=76在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。那么，什么是非监督学习呢？在课程的一开始，我曾简单的介绍过非监督学习，然而，我们还是有必要将其与监督学习做一下比较。在一个典

Lishier99·2022-09-26 22:52

week1第一章（对应22新版一二章）---引言---吴恩达机器学习笔记

第一章---引言（对应22年新版一二章）1-1欢迎1-2机器学习是什么？1-3监督学习1-4非监督学习2022课程新增1-1欢迎本节主要介绍了机器学习是什么，机器学习在诸多应用领域中可以干什么。我们每天都在接触机器学习的算法，比如：谷歌和必应对搜索结果排序，展示我们所需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。手机相册对人物分类，认出我们的朋友。电子邮件系统可以的垃圾邮件筛选。未来的某一天，机器也许

天微亮。·2022-09-26 22:22

机器学习—吴恩达_ 第7周_学习总结

机器学习—吴恩达_第7周_学习总结21.10.18-21.10.24周学习任务：100%回顾吴恩达机器学习前4章节10%神经网络学习一、回顾机器学习前4章节机器学习：用已知的数据集通过数学模型使得程序能够像人一样的去思考

魔芋小灰菜·2022-09-26 22:51

吴恩达机器学习______学习笔记记录#十三、聚类

13.1无监督学习：简介首先介绍聚类算法。那么，什么是非监督学习呢？在课程的一开始，我曾简单的介绍过非监督学习，然而，我们还是有必要将其与监督学习做一下比较。在一个典型的监督学习中，我们有一个带有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：在这里我们有一系列点，却没有标签。

张某某。paranoia·2022-09-26 22:18

2022吴恩达机器学习第三周

6、逻辑回归6-1、分类问题在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。我们从二元的分类问题开始讨论。我们将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量，其中0表示负向类，1表示正

nousefully·2022-09-26 22:18

2022吴恩达机器学习第一周

借鉴黄海广博士的笔记，链接在此点击用此作笔记，记录学习，方便。1、机器学习1-1、机器学习概念目前存在几种不同类型的学习算法。主要的两种类型被我们称之为监督学习和无监督学习。监督学习这个想法是指，我们将教计算机如何去完成任务，而在无监督学习中，我们打算让它自己进行学习。1-2、监督学习监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。学习从无限多个可能的数字中预测数字回归这个

nousefully·2022-09-26 22:47

2022吴恩达机器学习第二周

吴恩达老师机器学习课程笔记-第二周-知乎机器学习笔记Markdown文件(视频下载地址公布)：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes笔记目录第一周第二周第三周第四周第五周第六周第七周第八周第九周第十周第2周四、多变量线性…https://zhuanlan.zhihu.com/p/434786575、多变量线性回归5-1、多维变量