吴恩达机器学习课程整理第16页

吴恩达机器学习笔记——Day2——Octave使用基础

观看的视频来自网易云课堂——《吴恩达机器学习》http://吴恩达机器学习-网易云课堂https://study.163.com/course/courseMain.htm?

_____�金·2022-09-09 07:58

吴恩达机器学习入门课程练习题1 的 Python实现注意事项

本文是使用JupyterNotebook作为Python编辑与实现环境0、版本信息1、吴老师练习题的Python实现代码：2、安装包下载2.1在AnacondaNavigator中，创建tensorflow环境，并配置所需版本2.2在Home页中切换到Tensorflow环境，并重新安装JupyterNotebook2.3切换回Environment中的Tensorflow环境，下载pandas模

Ancky_W·2022-09-07 10:36

[个人笔记]吴恩达深度学习lesson5 week2自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）

YuQiao0303·2022-08-24 15:14

【吴恩达机器学习-笔记整理】设计复杂的机器学习系统（执行的优先级，误差分析，不对称性误差评估，精确度和召回率）

目录：前言一、执行的优先级二、误差分析的思想1、先实现一个简单粗暴的方法，然后手动去寻找优化点2、通过数值，评估算法的效果三、不对称性分类的误差评估四、精确度和召回率的权衡五、机器学习数据❤️❤️❤️忙碌的敲代码也不要忘了浪漫鸭！前言✨你好啊，我是“怪&”，是一名在校大学生哦。主页链接：怪&的个人博客主页☀️博文主更方向为：课程学习知识、作业题解、期末备考。随着专业的深入会越来越广哦…一起期待。❤

怪&·2022-08-24 07:07

吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）

吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）该文是针对吴恩达机器学习作业任务二和任务三中，利用多元线性回归模型实现房价预测以及使用正规方程求得最佳theta的取值，使代价值最小

墨玲珑·2022-08-20 12:12

吴恩达机器学习课后作业1——单变量线性回归（Linear regression with one variable）

1.问题和数据假设你是一家连锁餐车店的老板，但是你又和别的土老板不一样，你又刚好是个懂线性回归，还懂编程的老板，正在考虑在不同的城市开一家新店。该连锁店已经在各个城市开设了餐车，你可以获得这些城市的利润和人口数据。在本部分的练习中，您将透过这些数据，通过单变量实现线性回归，以预测餐车的利润。数据ex1data1.txt内容为一个97行两列(97,2)的数据；其中第一列表示人口数据，第二列表示利润。

学吧学无止境·2022-08-14 20:23

吴恩达机器学习课后作业——多元分类

一、手写多分类一、作业内容自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上写的金额。在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。您将扩展之前的逻辑回归实现，并将其应用于one-vs-all分类。数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全部数据集)：data二、作业分析1、数据以.mat格式储存，mat格式是matlab的数据存储格式，按照

荭凯·2022-08-14 20:53

吴恩达机器学习课后作业——支持向量机

1.写在前面吴恩达机器学习的课后作业及数据可以在coursera平台上进行下载，只要注册一下就可以添加课程了。所以这里就不写题目和数据了，有需要的小伙伴自行去下载就可以了。

XHHP·2022-08-14 20:53

吴恩达机器学习课后作业——KMeans和PCA

1.写在前面吴恩达机器学习的课后作业及数据可以在coursera平台上进行下载，只要注册一下就可以添加课程了。所以这里就不写题目和数据了，有需要的小伙伴自行去下载就可以了。

XHHP·2022-08-14 20:53

吴恩达机器学习课后作业

目录01-linearregression线性回归预备知识单变量线性回归（一个特征值）单变量线性回归（多个特征值）单变量线性回归（正规方程）01-linearregression线性回归预备知识假设函数与损失函数：梯度下降函数为了方便运算，我们需要将各个函数计算转为矩阵计算（一）假设函数向量化（二）损失函数向量化（三）梯度下降函数向量化综上单变量线性回归（一个特征值）入口利润#开发人员：肖本杰#阶

Knock man·2022-08-14 20:49

吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章神经网络学习1，非线性假设对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。2，神经元和大脑3，模型展示Ibiasunit偏置单元weightsparameters二者同义词4，模型展示II前向传播模型，向量化。后部分其实就是Logistic回归。输入层也可以是非线性特征。其他的前向传播架构5，例子与直觉理解神经网络中的某个神

Margo_Zhang·2022-08-13 09:40

吴恩达机器学习课后作业——SVM支持向量机

支持向量机一、作业内容在本练习的前半部分，您将对各种示例2D数据集使用支持向量机(svm)。使用这些数据集进行试验将帮助您直观地了解支持向量机的工作方式，以及如何在支持向量机中使用高斯核。在练习的下一部分中，您将使用支持向量机构建一个垃圾邮件分类器。数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全部数据集)：data二、作业分析1、支持向量机(SVM)(鲁棒性，大间距分类器)支持向量机（supportv

荭凯·2022-08-12 07:52

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-代价函数

课程：吴恩达机器学习代价函数弄清楚如何把最有可能的直线与我们的数据相拟合模型参数我们把0和1称为模型参数而我们要做的就是选择这两个参数值0和1不同的模型参数对应不同的h代价函数的引出在线性回归中，我们有一个训练集如下图

jenye_·2022-08-10 11:50

吴恩达机器学习符号定义下的反向传播算法BP推导

自学笔记，公式简单手写的思想：“正向传播”求损失，“反向传播”回传误差。步骤：首先，它执行图的前向阶段，从输入到输出，去计算节点值，然后是反向阶段，从输出到输入去计算所有的偏导，然后梯度下降修正每层的权重。1.求偏导需要链式法则http://colah.github.io/posts/2015-08-Backprop/2.BP计算具体举例：一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagat

wukurua·2022-08-09 07:48

吴恩达机器学习9.2反向传播公式推导

看课看到这一节，算是ML课中相对较难的一节了。因为一下多出来了好几个公式，而且有些公式是通用的，有些公式是因为老师所举例子为sigmoid而得出的结果。今天稍微梳理了一下，推荐先后阅读以下两篇文章。关键把握两个点，一是误差，二是梯度。课上只讲了不考虑偏置时的梯度传播，但第一个文章是包含的。请特别注意第一篇文章所描述的权重Wl是当前层向左边一层的权重传播，而吴恩达老师课上的Wl是当前层向右边一层的传

lzy_seg.·2022-07-31 07:35

吴恩达机器学习中BP神经网络算法公式的详细推导

AndrewNg在他的机器学习课程中讲述bp神经网络时，并没有深究这算法背后的推导过程，只是给了我们一个大体的执行步骤，实现了这个算法但却不知道这个算法背后的原理是件很痛苦的事。在看了知乎、csdn、简书后发现有很多人采用矩阵求偏导之类的推导步骤。诚然，这么干可以使公式变得很紧凑，在编程时也能有效减少代码行数，提高运行效率，但是矩阵形式的推导有两个小小的不足： 1.矩阵、向量的求导、求偏导对

Polaris_T·2022-07-31 07:31

《吴恩达机器学习》9 神经网络参数的反向传播算法

神经网络参数的反向传播算法前言一、代价函数二、反向传播算法1、算法简单解析2、直观理解三、综合应用1、梯度检验2、随机初始化3、综合总结前言BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高

JockerWong·2022-07-31 07:59

吴恩达机器学习（五）神经网络 2/2 —— 反向传播算法（BP-神经网络）

本章目录1.为什么要用反向传播——梯度下降2.反向传播的基础补充——链式法则3.反向传播是什么——直观展示3.1前向传播过程回顾3.2反向传播过程展示3.3小结4.公式推导4.1误差计算——δ\deltaδ4.2梯度计算——误差矩阵ΔΔΔ4.3梯度矩阵——DDD5.反向传播计算过程总结6.补充：权值随机初始化1.为什么要用反向传播——梯度下降上一篇中我们构建了神经网络模型，并推导出其代价函数（见2

Fun'·2022-07-31 07:54

吴恩达机器学习作业4：神经网络(反向传播)（Python实现）

机器学习练习4-神经网路Introduction在本练习中，将实现神经网络的反向传播算法，并将其应用于手写数字识别任务。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。1NeuralNetworks在前面的练习中，实现了神经网络的前馈传播，并使用它以及我们提供的权重来预测手写数字。在本练习中，您将实现反向传播算法来学习神经

Phoenix_ZengHao·2022-07-31 07:18

第九章-反向传播算法深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，损失函数二，后向传播算法2.1算法内容2.2实践技巧三，完整的神经网络算法四，神经网络算法用例--自动驾驶五，总结一，损失函数设现在有N分类问题，训练数据集为，其中。由之前的学习可知带正则项的逻辑回归的损失函数如下：(公式9.1)逻辑回归中进行的是二分类问题，输出的变量y为一个标量，推广至N分类中的神经网络算法时需要讲输出扩展为一个维度为N的向量Y，其中表示对应样本是第i类的概率。设L为神

凡尘维一心·2022-07-30 07:41

第二章-单变量线性回归算法深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，引例：房价问题二，提出假设(Hypothesis)三，损失函数(CostFunction)四，梯度下降法(gradientdescent)五，构建机器学习模型六，总结一，引例：房价问题假设现在有一组有关房屋面积X与价格Y的数据，现在给定一个待出售的房屋，请问是否能给予估价？表2-1房价问题房屋面积(m^2)出售价格（1000￥）20144014162321534315...........

凡尘维一心·2022-07-30 07:40

吴恩达机器学习笔记-线性代数回顾(Linear Algebra Review)

矩阵和向量如下图是是4×2矩阵，即4行2列，让m为行，n为列，矩阵记作大写A，指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，有行向量和列向量，下图是四维列向量（4x1）。加法和标量乘法矩阵的加法：行列数相等的对应元素相加即可。某个数×矩阵：矩阵里面每个元素都要乘这个常数。矩阵乘法矩阵乘法如下图，矩阵与向量的乘法同理。注意：矩阵的乘法不满足交换律，但满足结合律。在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作

_4444yl·2022-07-29 07:25

[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记五——Octave/Matlab教程

1、基本操作%注释==全等于~=约等于&&and并||or或xor异或PS1('>>')修改提示符为>>,可修改成其他;阻止打印输出''单引号字符串disp()打印输出formatlong输出位数为longformatshort输出位数为short还有其他的formatxxx格式输出矩阵>>A=[12;34;56]A=123456>>v=[123]v=123>>c=[1;2;3]c=123>>v=

哟米 2000·2022-07-29 07:21

吴恩达机器学习视频课笔记【第4-5章】

目录4多变量的线性回归4.1多元梯度下降法一些notation例子：预估房价多元线性回归方程关于多元线性回归多元梯度下降法4.2特征缩放scale缩放归一化(Meannormalization)4.3学习率(Learningrate)4.4特征和多项式回归特征的选择多项式回归4.5正规方程(Nomalequation)1、直观上找到θ的最小值2、正规方程(重点)3、梯度下降法和正规方程法的优缺点补

反正没几根头发·2022-07-29 07:50

吴恩达机器学习笔记：（六）Octave使用

Octave使用Octave安装Octave语句去除"版本号.exe:line>"矩阵操作步长操作直方图单位矩阵eye()帮助函数“help+函数名”生成帮助文档移动数据数据合并数据截选数据加载Octave安装资源下载：https://www.gnu.org/software/octave/download.html#source安装包下载：https://download.csdn.net/do

时间之里·2022-07-29 07:50

吴恩达机器学习课程笔记——Ch3 线性代数知识

Chapter3线性代数回顾课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article/details/86523192Ch33.1线代相关知识3.2线代在机器学习的（非常）简单应用其它3.1线代相关知识好歹考过数一的人，甚至线代还是三门里比较...对吧，虽然现在忘得差不多了，但这门课涉及的知识非常非常基础，所以没得说。3.2线代在机器学习的（非

A_waken·2022-07-29 07:49

吴恩达机器学习笔记（四）——多元线性回归

1.多特征在之前学的线性回归中，只有一个特征。但是在实际生活中，我们还会考虑许多因素，因此通常会使用到多元线性回归。在这里，我们依然使用波特兰的房价数据，但是在前面的基础上，增加了多个特征进行房价的预测。具体如下图：为此我们需要增加一些符号的定义：n代表特征的个数（上图中n=4）m代表训练集样本的个数（上图中m=47）x(i)代表第i个样本（上图中x(2)=[1416,3,2,40]）xj(i)代

XHHP·2022-07-29 07:47

吴恩达《机器学习》课程笔记——第三章：线性代数回顾

上一篇※※※※※※※※【回到目录】※※※※※※※※下一篇吴恩达机器学习的课程中，关于线性代数方面的介绍比较少，而且比较简单，适合于系统学习过线性代数课程的人。

weixin_30675967·2022-07-29 07:16

吴恩达机器学习笔记第三节线性代数回顾

可以使用矩阵间的乘法来对多个预测对象进行多个假设的同时预测，这要比使用循环语句更加简单高效，大多数编程语言中都有优化的线性代数库来支持矩阵乘法的运算。矩阵乘法不符合交换律，符合结合律。单位矩阵I。矩阵的逆和转置。注意这里的A需要是一个方阵（m*m），且有逆矩阵时才有相乘为单位矩阵。那些没有逆矩阵的矩阵成为奇异矩阵或退化矩阵。转置矩阵：

桃木————·2022-07-29 07:13

吴恩达机器学习笔记---Octave教程(Python实现)

前言本节主要将吴恩达机器学习中的Octave教程操作用Python实现，主要内容包括：1.基本操作(BasicOperations)2.移动数据(MovingDataAround)3.计算数据(ComputingonData

ML0209·2022-07-29 07:11

吴恩达机器学习笔记---线性代数复习

前言1.矩阵和向量(MatricesandVectors)2.矩阵的加、减、乘、逆和转置线性代数回顾(LinearAlgebraReview)这一节主要是回顾矩阵和向量的有关知识，比较简单，先罗列一下知识点，再通过代码回顾一下。矩阵的维数用行数×列数(m×n)来表示一般用大写字母A，B，C等表示矩阵，用下标指引矩阵中的元素，例如Aij表示是第i行第j列的元素(一般从1开始计数，有时从0开始计数)向

ML0209·2022-07-29 07:40

吴恩达机器学习课程笔记－3.线性代数回顾

文章目录3.线性代数回顾（LinearAlgebraReview）3.1矩阵和向量（MatricesandVectors）3.2加法和标量乘法（AdditionandScalarMultiplication）3.3矩阵向量乘法（Matrix-VectorMultiplication）3.4矩阵乘法（Matrix-MatrixMultiplication）3.5矩阵乘法的性质（MatrixMulti

st4yfoolish·2022-07-29 07:39

【吴恩达机器学习笔记】第五章 Octave教程

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第五章Octave教程5.1基本操作在Octave中，我们可以使用PS1(’>>’)指令来改变命令提示符。%后跟的是注释。>>a=3;%分

Jermiane·2022-07-29 07:37

《吴恩达机器学习》3 线性代数回顾

线性代数回顾前言一、矩阵和向量1、张量2、标量3、矩阵4、向量二、矩阵和向量运算1、矩阵加法2、矩阵与标量乘除法3、矩阵与矩阵乘法（重要）三、矩阵运算特性1、不满足乘法交换律2、满足乘法结合律3、单位矩阵4、特殊技巧四、逆矩阵和转置1、逆矩阵2、转置总结前言线性代数的知识在机器学习中是非常重要的，几乎所有的运算都是基于矩阵（Matrix）、向量（Vector）的运算，因此打好线性代数的基础（不求精

JockerWong·2022-07-29 07:36

机器学习笔记（参考吴恩达机器学习视频笔记）03_线性代数回顾

矩阵乘法：矩阵乘以矩阵，变成矩阵。用代表单位矩阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1以外全都为0，如：矩阵的转置：

Gary.fu·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习课程笔记——Octave安装过程记录

Octave软件安装网址：Octave安装官网点击下载键选择适合自己电脑的环境安装：最开始可能会弹出一个警告，好像是没安装什么功能插件，选择无视它就没问题了。请尽量选择默认路径和安装模式，我修改到E盘时发生了中断报错。安装时若有警告，请不断点击信任，360的风险自动阻止是真的坑……之后就是打开应用程序，进行第一次运行测试。pkgrebuild该命令的作用是将octave-forgepackages

菜到安详准备入土·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习笔记之Octave/Matlab教程

Octave：基本运算符用百分号表示注释，true为数值1，false为数值0，不等号表示为~=；例如，1~=2，返回的结果为1，即true。要改变Octave的提示符，代码为：PS1('>>');这样把Octave的提示符改为引号内的字符。；可以不打印复制的变量，与C相同。矩阵中；的意思表示切换到下一行。Octave或Matlab中数组的索引是从1开始的，而不是从0开始。Matlab默认将数学运

iblue_coffee·2022-07-29 07:31

吴恩达机器学习学习笔记之五 Octave 学习

5-1BasicOperations——基本操作Octave是一种很好的原始语言(prototypinglanguage)，使用Octave你能快速地实现你的算法，剩下的事情，你只需要进行大规模的资源配置，你只用再花时间用C++或Java这些语言把算法重新实现就行了。开发项目的时间是很宝贵的，机器学习的时间也是很宝贵的。所以，如果你能让你的学习算法在Octave上快速的实现，基本的想法实现以后，再

张之海·2022-07-29 07:30

吴恩达机器学习学习笔记之三线性代数基础

由于笔者正处学生阶段，这部分刚刚学习过，所以只浏览一遍视频，不再做完整笔记。三、线性代数回顾(LinearAlgebraReview)3.1矩阵和向量参考视频:3-1-MatricesandVectors(9min).mkv如图：这个是4×2矩阵，即4行2列，如m为行，n为列，那么m×n即4×2矩阵的维数即行数×列数矩阵元素（矩阵项）：Aij指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向

张之海·2022-07-29 07:30

吴恩达机器学习笔记week3——线性代数知识点回顾

吴恩达机器学习笔记week3——线性代数知识点回顾3-1.矩阵(Matrix)和向量(Vector)3-2.加法和标量乘法3-3.矩阵向量乘法3-4.矩阵乘法3-5.矩阵乘法特征3-6.逆和转置3-1.

Saulty·2022-07-29 07:58

吴恩达机器学习视频学习笔记

吴恩达机器学习视频笔记介绍Introduction线性回归LinearRegression单变量OneVariable多变量MultipleVariables多项式回归PolynomialRegression

BubbleCodes·2022-07-29 07:56

吴恩达机器学习笔记目录

吴恩达机器学习笔记目录最近在学习吴恩达机器学习，学习过程中发现颇有乐趣，便顺手梳理一下，整理成笔记形式，供同学们参考。以下是课程目录，大家也可以有选择性的参阅。初次整理，不足之处请见谅。

言尽。·2022-07-29 07:26

一元线性回归模型及预测

学习率a的选择关于梯度下降每一步的变化补充：代码部分-案例实现数据导入数据并绘制初始图梯度产生函数梯度迭代函数代价函数绘图和预测结果前言：本系列为机器学习的学习笔记，参考教程链接：#(强推|双字)2022吴恩达机器学习

Twilight Sparkle.·2022-07-29 07:22

CS229 吴恩达机器学习习题大作业答案 problem sets 04 PS04（第一问，欢迎指教）Neural Networks: MNIST image classification

1.NeuralNetworks:MNISTimageclassificationimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathMAX_POOL_SIZE=5CONVOLUTION_SIZE=4CONVOLUTION_FILTERS=2defforward_softmax(x):"""Computesoftmaxfunctionforas

ML--小小白·2022-07-23 13:20

【上】CS229 吴恩达机器学习习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）

1.ASimpleNeuralNetwork(a)首先写出forward过程：z[1]=W[1]x+W0[1]h=σ(z[1])z[2]=W[2]h+W0[2]o=σ(z[2])\begin{aligned}z^{[1]}&=W^{[1]}x+W_{0}^{[1]}\\h&=\sigma\left(z^{[1]}\right)\\z^{[2]}&=W^{[2]}h+W_{0}^{[2]}\\o&=

ML--小小白·2022-07-23 13:49

CS229 吴恩达机器学习习题答案 problem sets 02（全部问题，欢迎各位前辈指教）

01aimportnumpyasnpimportsrc.utilasutildefcalc_grad(X,Y,theta):"""Computethegradientofthelosswithrespecttotheta."""m,n=X.shapemargins=Y*X.dot(theta)probs=1./(1+np.exp(margins))grad=-(1./m)*(X.T.dot(pro

ML--小小白·2022-07-23 13:48

吴恩达机器学习（十八）线性回归、逻辑回归的正则化

文章目录1.线性回归的正则化1.1梯度下降+正则化1.2正规方程+正则化2.逻辑回归的正则化1.线性回归的正则化对于线性回归，我们之前推导了两种算法，一种基于梯度下降，一种基于正规方程，接下来将这两种算法推广到正则化线性回归中去。正则化线性回归的优化目标，前面这部分是线性回归的一般目标，现在加上一个额外的正则化项，其中λ是正则化参数。1.1梯度下降+正则化我们想找到一个参数θ来最小化正则化

计算机视觉从零学·2022-07-20 07:58

吴恩达机器学习（三）线性回归练习

1、单变量线性回归案例(梯度下降法)有不同城市对应人口数据以及利润，通过城市的人口数据来预测其利润。（1）读取数据、并进行可视化"""单变量线性回归案例"""#有不同城市对应人口数据以及利润#通过城市的人口数据来预测其利润importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据df=pd.read_csv('ex1data1.

undo_try·2022-07-20 07:50

吴恩达机器学习ex5-matlab版学习总结笔记-正则化线性回归和偏差方差

作业任务项一：正则化线性回归代码如下：load('E:\研究生\机器学习\吴恩达机器学习python作业代码\code\ex5-biasvsvariance\ex5data1.mat')plot(X,y

Tinner_000·2022-07-20 07:47

吴恩达机器学习手推正则化线性回归正规方程小白第一篇文章

没有目录哈哈哈手推机器学习小萌新一名，最近在学习AndrewNg机器学习教程，总结了一些笔记，在学习中我会陆续发布一些，希望能帮到初学者！！！

野人也有爱·2022-07-20 07:09

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