吴恩达机器学习课程整理第17页

机器学习&深度学习资料汇总

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

勇往直前的流浪刀客·2022-07-14 21:02

吴恩达机器学习作业一线性回归python实现（注释超级详细）

如有侵权请联系删除1.引入库importnumpyasnp#导入numpy矩阵库importpandasaspd#类似于excal用来导入文本文件的importmatplotlib.pyplotasplt#用来画图的2.导入数据#——————————————————————————下面是数据导入——————————————————————path='ex1data1.txt'data=pd.rea

努力是一生的工具·2022-07-13 07:13

吴恩达机器学习作业1--采用python语言进行

机器学习作业11单变量线性回归1.1数据读取与显示python代码：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Population','Profit'])print(data)data.plot(x='Population',y='

试音刀郎·2022-07-13 07:13

吴恩达机器学习作业1---线性回归

一、单变量线性回归机器学习是基于实验建模，通过采用归纳推理来解决问题；通过已知的一些数据来进行归纳总结出一个公式对该问题比较适合的，从而对未知的数据进行预测。数据集描述：已知若干城市的人口和利润，用回归的方法计算去哪个城市发展。针对于本案例：第一步：提取特征；（1）本案例只有人口这个特征第二步：选择合适的模型。（1）由于因变量利润为一个离散值，故为回归模型。h(θ)=θ0+θ1x1+⋯+θnxnh

ly_ht·2022-07-13 07:10

吴恩达机器学习作业Python实现(一)：线性回归

单变量线性回归题目在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。数据6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,

Charliefive·2022-07-13 07:09

吴恩达机器学习作业笔记-ex1单变量线性回归

学习b站【吴恩达《机器学习》作业讲解集合篇！干货适合囤！囤！囤！-哔哩哔哩】https://b23.tv/OpO1FU的笔记完整代码放最后1.显示数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Popul

一木305·2022-07-13 07:33

吴恩达机器学习作业-Linear Regression（Python实现）

Task1：Linearregressionwithonevariable首先先引入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt用课程所给的数据生成表以及散点图path='E:\xxx\machinelearning\ex1data1.txt'//本地磁盘绝对路径data=pd.read_csv(path,header=N

程序员还要写代码·2022-07-13 07:03

pytorch实现吴恩达机器学习课后作业——线性回归

线性回归题目和数据题目：使用ex1data1.txt中给出的两个变量，分别设为x,y，来预测卡车利润（y）的收益值。在数据集，第一列表示城市人数（x），第二列该城市的卡车利润（y）数据集：6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,6.82338.3829,11.8867.4764,4.34838.5781,126.4862

若拂雪色·2022-07-13 07:03

吴恩达-机器学习作业-ex1 线性回归(中文译本与解析)

吴恩达-机器学习作业-中文译本与解析前言本文章主要用python语言完成斯坦福大学吴恩达机器学习的课程作业。课程作业原先使用的是Octave和MATLAB。

qq_44980515·2022-07-13 07:32

Python吴恩达机器学习作业 1 - 线性回归

机器学习作业1-线性回归1.单变量线性回归导入需要使用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt导入数据集。提醒大家：一定要把数据文件ex1data1.txt放在和程序同一个文件夹里，否则需要使用绝对路径访问文件将csv文件读入并转化为数据框形式，路径，指定哪一行作为表头。默认设置为0（即第一行作为表头），如果没有表头

Puzzle harvester·2022-07-13 07:59

【机器学习】吴恩达机器学习作业 ex1 python实现+Matlab实现

文章目录1简单练习输出一个5*5的单位矩阵2单变量的线性回归2.1Ploting绘图2.2CostandGradientdescent单变量梯度下降2.3代价函数可视化3多变量线性回归3.1FeatureNormalization特征标准化3.2GradientDescent梯度下降3.3NormalEquations正规方程1简单练习输出一个5*5的单位矩阵matlabA=eye(5)pytho

Lydia.na·2022-07-13 07:53

吴恩达机器学习作业1-线性回归

题目概述：整个2的部分需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润数据在ex1data1.txt里，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。用到2个公式：代价函数：批量梯度下降进行优化：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#print(np.eye(5))#简单练习path='ex1data1.txt'data=

kingsure001·2022-07-13 07:22

huapusi·2022-07-04 07:00

吴恩达机器学习----聚类

吴恩达机器学习教程学习笔记（11/16）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·2022-07-04 07:29

吴恩达机器学习作业1-线性回归讲解版奔雷手

机器学习作业1-线性回归奔雷手1.单变量线性回归导入需要使用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt导入数据集。提醒:一定要把数据文件ex1data1.txt放在和程序同一个文件夹里，否则需要使用绝对路径访问文件将csv文件读入并转化为数据框形式,路径,指定哪一行作为表头。默认设置为0（即第一行作为表头），如果没有表

奔雷手&天行·2022-06-26 07:06

【机器学习】吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现

文章目录内容回顾1.1假说表示1.2判定边界1.3代价函数1.4高级优化1.5正则化ex2逻辑回归作业2.1Part1:Plotting绘图2.2Part2:ComputeCostandGradient计算代价和梯度2.3Part3:Optimizingusingfminunc利用fminuc函数优化2.4Part4:PredictandAccuracies预测和准确度计算ex2正则化的逻辑回归3

Lydia.na·2022-06-22 07:57

吴恩达机器学习新课程又来了！旁听免费，小白友好

Alex发自凹非寺量子位|公众号QbitAI吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了！今天，吴老师发推分享了这则好消息。该课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，目前已上线Coursera。和之前机器学习课程不同的是，本系列课程对ML初学者友好，不用学员有太多数学背景。（不过线性代数和高等数学基础知识还是需要掌握的）对此，评论区洋溢着激动和喜悦之情。有人表示：终于等到你！甚至还有网友已

QbitAl·2022-06-21 13:06

吴恩达机器学习课程-第十周

1.大规模机器学习1.1大型数据集的学习在线性回归模型中，如果使用的数据集样本数很大，由于每进行一次梯度下降都需要计算整个训练集的误差的平方和，这需要较大的计算量。所以首先应该做去检查要训练出一个较好的模型是否需要大数据集，可以绘制学习曲线来帮助判断。从左子图中较大的Jcv(θ)J_{cv}(\theta)Jcv(θ)的值可以看出该模型是一个高方差的模型(即过拟合)，所以增加训练样本可以提升模型效

J___code·2022-06-15 07:09

【吴恩达机器学习】学习记录2：多元梯度下降法与正规方程

使用矩阵运算多元线性回归多元梯度下降法为加快梯度下降速度的一些方法特征与多项式回归正规方程使用矩阵运算在较为复杂、数据量较多的情况下，使用矩阵这种数学表达形式会更加清晰并且有利于计算，吴恩达教授在视频中介绍了矩阵和向量的基本概念、矩阵的加法和数乘运算、矩阵和向量的乘法、矩阵的乘法及其特性、矩阵和逆和转置，矩阵的乘法可以使我们只需要做一次运算就能得到想要的多个结果，例如：【1】计算一个函数的不同取值

ayayayayo·2022-06-14 10:21

【机器学习】梯度下降之数据标准化

文章目录前言问题分析3D可视化解决方法特别注释：前言吴恩达机器学习学习笔记，看完文章大概需要三分钟问题分析在线性回归中，尤其是多变量回归模型，由于各个的数据之间量化纲位不同，如果数据范围分别是是【0~1000

计算机魔术师·2022-06-13 07:08

吴恩达机器学习----应用机器学习的建议

吴恩达机器学习教程学习笔记（8/16）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·2022-06-12 15:40

吴恩达机器学习课程第七周笔记

吴恩达机器学习课程第七周笔记超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）调试处理（Tuningprocess）为超参数选择合适的范围（Usinganappropriatescaletopickhyperparameters

DreamHigh_GRT·2022-06-12 15:10

吴恩达机器学习课程-第六周(part1)

1.应用机器学习的建议1.1下一步做什么假如说在预测房价时产生了巨大的误差，现在要想改进这个算法，接下来应该怎么办？获得更多的训练样本尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度λ\lambdaλ尝试增加正则化程度λ\lambdaλ但是如果随机选择上面的某种方法来改进我们的算法会浪费很多事件，所以需要运用一些机器学习诊断法来帮助判断哪些方法对算法是有效的1.2评估一个假

J___code·2022-06-12 15:10

吴恩达机器学习课程-第六周(part2)

1.机器学习系统的设计以垃圾邮件分类算法为例开启讨论：1.1首先要做什么一般而言首先需要确定如何选择并表达特征向量xxx，假设选出垃圾邮件中100个常见词构建一个语料库，当这些词出现该邮件中，便将向量相应位置置为1，于是该邮件的向量表示为x=[0,0,1,1,...]Tx=[0,0,1,1,...]^Tx=[0,0,1,1,...]T。除此之外，为了构建该分类算法，还有很多事可以做:收集更多数据基

J___code·2022-06-12 15:40

吴恩达机器学习课程-第八周

1.聚类Clustering1.1无监督学习简介对于监督学习，训练集是有标签的，其目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界。而在非监督学习中，数据没有附带任何标签，如下图所示，将这些无标签的训练数据，输入到一个算法中，最终找这些数据的内在结构：1.2K-均值1.2.1算法流程K-均值(K-Means)算法是最普及的聚类算法，该算法需要一个未标记的数据集以及KKK值，然后将数据聚类成不同的组。具体

J___code·2022-06-12 15:08

吴恩达机器学习----降维

吴恩达机器学习教程学习笔记（12/16）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·2022-06-12 07:57

吴恩达机器学习课程-第七周

1.支持向量机SVM1.1优化目标在逻辑回归中，针对一个样本的损失函数如下：−y(i)log(hθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i))=−y(i)log(11+e−θT⋅x)+(1−y(i))log(1−11+e−θT⋅x)-y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)})+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)})=-y^{(i)}log(

J___code·2022-06-10 09:52

吴恩达机器学习课程-第五周

1.神经网络的学习1.1代价函数假设神经网络的训练样本有mmm个，每个包含一组输入xxx和一组输出信号yyy，LLL表示神经网络的总层数，sls_lsl表示在第lll层的神经元个数(不包括biasunit)：在逻辑回归中使用到的代价函数如下，它只有一个输出变量：J(θ)=−1m[∑i=1my(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]+λ2m∑j=1nθj2J

J___code·2022-06-03 22:45

吴恩达机器学习课程-第二周

1.多变量线性回归1.1多维特征在第一周的学习中探讨了单变量的回归模型，现在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，模型中的特征为(x1,x2,...xn)(x_1,x_2,...x_n)(x1,x2,...xn)。xj(i)x^{(i)}_jxj(i)代表特征矩阵中第iii行的第jjj个特征，也就是第iii个训练实例的第jjj个特征综上，hθ(x)=θ0x0+θ1

J___code·2022-06-03 22:15

吴恩达机器学习课程-第四周

1.非线性假设对于下图中的两类点，如果只考虑两个特性，需要使用非线性的多项式才能很好的建立一个分类模型，如g(θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x1x2+θ4x12x2+...)g(\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\theta_3x_1x_2+\theta_4x_1^2x_2+...)g(θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x1x2+θ4x12x2+...)：但是假如存在成

J___code·2022-06-03 22:15

吴恩达机器学习课程-第三周

1.逻辑回归1.1分类问题首先要明确，逻辑回归解决的是分类问题。比如电子邮件是否为垃圾邮件等都属于分类问题1.1.1二元分类将因变量可能属于的两个类分别称为正类(用1表示)和负类(用0表示)，还是使用线性回归去处理该分类问题，得到以下图像：其中，当hθ(x)≥0.5h_\theta(x)\ge0.5hθ(x)≥0.5，预测y=1y=1y=1;当hθ(x)1/hθ(x)1/h_\theta(x)1/

J___code·2022-06-03 22:36

[机器学习系列二]TensorFlow入门

，相关课程可以参考吴恩达机器学习系列课程。

925781609·2022-06-03 12:17

吴恩达机器学习：聚类与降维（K-means & PCA）总结与作业

聚类与降维（一）聚类：简介K均值算法（K-MeansAlgorithm）1.1K-Means优化1.2随机初始化1.3选择聚类数（二）K-means聚类作业2.1计算K-均值2.1.1寻找最近的质心2.1.2计算质心平均值2.1.3可视化处理2.2寻找最优K2.2.1随机初始化2.2.2中心点的选择2.2.3决定聚类数K（三）用scikit-learn学习K-Means聚类3.1参数介绍3.2K值

Belouga-·2022-05-31 07:36

吴恩达机器学习（八）聚类与降维（K-Means，PCA）

∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记+编程作业详解∗∗∗\color{#f00}{***\点击查看\:吴恩达机器学习\——\整套笔记+编程作业详解\***}∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记

Fun'·2022-05-31 07:46

吴恩达机器学习作业7 - K-means和PCA主成分分析（Python实现）

吴恩达机器学习作业7-K-means和PCA主成分分析（Python实现）Introduction在本实验中，将实现K-means聚类算法，并将其应用于图像压缩。

Phoenix_ZengHao·2022-05-31 07:35

吴恩达机器学习作业7

pcasigma=X'*X/m;[U,S,V]=svd(sigma);projectDataU_reduce=U(:,1:K);Z=X*U_reduce;recoverDataU_reduce=U(:,1:K);X_rec=Z*U_reduce';findClosestCentroidsm=size(X,1);fori=1:mind_k=zeros(K,1);forj=1:Kind_k(j)=su

月暗云霄·2022-05-30 09:19

【机器学习】python实现吴恩达机器学习作业合集（含数据集）

学习感言：从3.7第一天开始，到今天4.4，一个多月的时间，陆续完成了听课，代码实现和总结博客，过程些许艰难，作为一个刚入门的学习者，收获了很多。总结一下这一段时间的学习过程吧。后面的学习方向还在思考。目录1.0线性回归预测2.0线性可分logistic逻辑回归2.1线性不可分logistic逻辑回归3.0logistic逻辑回归手写多分类问题3.1神经网络正向传播4.0神经网络反向传播（BP算法

—Xi—·2022-05-30 09:18

吴恩达机器学习系列课程作业ex7 matlab实现

目录findClosestCentroids.mcomputeCentroids.mpca.mprojectData.mrecoverData.mfindClosestCentroids.mfunctionidx=findClosestCentroids(X,centroids)%FINDCLOSESTCENTROIDScomputesthecentroidmembershipsforeverye

d7901699·2022-05-30 09:17

吴恩达机器学习——笔记

（考研数学一基础，仅供个人纪录，大纲为主，其中python代码[email protected]笔记）一、基础知识1监督学习/无监督学习2单变量线性回归（1）模型表示（2）代价函数（costfunction）——残差平方和（3）直观理解——图示法（4）梯度下降——求解全局最小值学习率α；梯度下降算法；梯度下降中的线性回归正规方程法——向量化3多变量线性回归（1）多维特征（2）多变量梯度下降

张刻迟·2022-05-25 07:24

吴恩达机器学习笔记（八）——深入神经网络

注：在吴恩达老师的机器学习的视频中，神经网络部分更多的讨论是在分类方面的应用。1.代价函数首先，我们拥有如下的神经网络架构，如下图所示：然后我们拥有如下的训练集,如下图所示：接下来我们需要定义两个概念：L=神经网络的总层数sl=第l层中的单元数（不包括偏置单元）如上图s1=3、s2=5并且从之前的知识，我们也了解到：当进行二元分类的时候，输出层会只有一个单元。当进行多元分类的时候，输出层会有多个单

XHHP·2022-05-25 07:53

吴恩达机器学习——第三周学习笔记

二元分类（BinaryClassfication）分类，一种方法是使用线性回归，将所有大于0.5的预测映射为1，将所有小于0.5的预测映射为0。然而，这种方法并不能很好地工作，因为分类实际上不是一个线性函数。分类问题和回归问题一样，只是我们现在想要预测的值只有少量离散值。现在，我们将使用二元分类问题，其中y只能有两个值，0和1。如：y∈{0,1}，0代表良性肿瘤，1代表恶性肿瘤收到一封邮件，0代表

Wanidde·2022-05-25 07:47

吴恩达机器学习——第四周学习笔记

之前学习过的，无论是线性回归还是逻辑回归，都存在一个共同的缺点，当特征值过多时，计算量会变得非常庞大。假设我们有非常多的特征，如当大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合我们也会有接近5000个组合而成的特征。这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了。普通的逻辑回归模型，不能有效地处理这么多的特征，这时

Wanidde·2022-05-25 07:15

吴恩达机器学习——第二周学习笔记

多元线性回归（multivariatelinearregression）多元假设函数：hθ(x)=θ0+θ1X1+θ2X2+θ3X3+⋯+θnXnh(x)可以表示为其中：X0=1多元梯度下降（GradientDescentForMultipleVariables）多元梯度下降和一元的形式相同，重复求解θj直至收敛。我们可以通过让每个输入值在大致相同的范围内来加速梯度下降。这是因为θ在小范围内迅速下

Wanidde·2022-05-25 07:14

吴恩达机器学习笔记——练习1

包引入importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D问题1.1A=np.eye(5)#打印维度为5的方阵print(A)用到的函数np.eye(N,M=None,k=0,dtype=float,order=‘C’)->Any作用：返回一个矩阵，对角线上为1，其他地方为0参数N：几行参数M：

TheBugest·2022-05-25 07:13

【吴恩达机器学习】第七周课程精简笔记——支持向量机SVM

SupportVectorMachines1.LargeMarginClassification（1）OptimizationObjective（优化目标）对比一下sigmoid函数来看一下如果我们的y=1y=1y=1，想要得到hθ(x)≈1h_\theta(x)≈1hθ(x)≈1，就需要让θTx≫0\theta^Tx\gg0θTx≫0。如果我们的y=0y=0y=0，想要得到hθ(x)≈0h_\t

辰阳天宇·2022-05-25 07:10

【吴恩达机器学习】第六周课程精简笔记——模型评估和机器学习系统设计

EvaluatingaHypothesis1.EvaluatingaLearningAlgorithm（1）EvaluatingaHypothesisOncewehavedonesometroubleshootingforerrorsinourpredictionsby:GettingmoretrainingexamplesTryingsmallersetsoffeaturesTryingaddi

辰阳天宇·2022-05-25 07:40

【吴恩达机器学习】Week5 编程作业ex4——神经网络学习

NeuralNetwork1.VisualizingthedatadisplayData.mfunction[h,display_array]=displayData(X,example_width)%DISPLAYDATADisplay2Ddatainanicegrid%[h,display_array]=DISPLAYDATA(X,example_width)displays2Ddata%st

辰阳天宇·2022-05-25 07:39

【吴恩达机器学习】第五周课程精简笔记——代价函数和反向传播

CostFunctionandBackpropagation（代价函数和反向传播）1.CostFunctionLet’sfirstdefineafewvariablesthatwewillneedtouse:L=totalnumberoflayersinthenetworksl=numberofunits(notcountingbiasunit)inlayerlK=numberofoutputun