吴恩达机器学习课程整理

吴恩达机器学习第五周学习笔记及编程作业答案

神经网络的学习一、理论基础1.代价函数假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类regularizedlogisticregressioncostfunction：在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的ℎ()是一个维度为的向量
欢欢吖·2022-05-25 07:31

吴恩达机器学习第六周学习笔记及编程作业答案

一、理论基础1.评估一个假设为了检验算法是否过拟合，我们将数据分成训练集和测试集，通常用70%的数据作为训练集，用剩下30%的数据作为测试集（训练集和测试集均要含有各种类型的数据，所以要对数据进行“洗牌”，然后再分成训练集和测试集）。2.模型选择和交叉验证集使用交叉验证集来择一个更能适应一般情况的模型，即：使用60%的数据作为训练集，使用20%的数据作为交叉验证集，使用20%的数据作为测试集模型选
欢欢吖·2022-05-25 07:01

吴恩达机器学习——第五周学习笔记

神经网络代价函数（CostFunction）正则化逻辑回归的代价函数：神经网络的代价函数：L：是神经网络架构的层数Sl：l层的单元个数K：输出单元的个数sigmoid函数：defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))前向传播函数：#前向传播函数defforward_propogate(X,theta1,theta2):m=X.shape[0]#m是X的行数a1=np.i
Wanidde·2022-05-25 07:17

吴恩达机器学习学习笔记 --- 逻辑回归 + 正则化

逻辑回归【分类问题||y为离散值】（1）使用线性回归解决分类问题【使用线性回归解决逻辑回归不是一个很好的办法】（2）假设函数【通过sigmoid函数，使得h(x)的值在0~1之间】（3）假设函数输出的含义【h(x)：当输入为x时，输出为y的概率】（4）逻辑回归的决策边界【选择一个值作为决策边界的判断值，例如下图选的是0.5】【h(x)对应的线就是决策边界，与参数有关，不是训练集的属性】（5）非线性
奔跑的星黛露·2022-05-23 07:43

数学建模第一讲：层次分析法

数学建模第一讲：层次分析法笔记大部分由观看【强烈推荐】清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程整理出：视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi
BKSW.·2022-05-20 07:36

《吴恩达机器学习》14 降维（PCA算法）

降维（PCA算法）前言一、算法应用1、数据压缩2、数据可视化二、主成分分析（PCA）1、问题2、算法三、应用建议1、选择主成分的数量2、数据压缩还原3、应用总结前言这一章节开始介绍第二种非监督学习的算法——降维。所谓的降维顾名思义就是将多维数据降到低维数据的算法，降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。线性降维的方法有PCA、ICA、LDA等，非线性降维方法有基
JockerWong·2022-05-18 07:57

Python吴恩达机器学习作业 8 -异常检测和推荐系统

编程作业8-异常检测和推荐系统在本练习中，我们将使用高斯模型实现异常检查算法，并将其以用于检查网络上的故障服务器。我们还将看到如何协作过滤构建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。Anomalydetection（异常检测）我们的第一个任务是使用高斯模型来检测数据集中未标记的示例是否应被歧视为异常。我们有一个简单的二维数据集开始，以帮助可视化该算法正在做什么。importnumpyasnpimpo
Puzzle harvester·2022-05-17 07:16

吴恩达机器学习课程笔记

part1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了“正确答案”，算法的目的是给出更多的正确答案重要前提监督学习假设数据是独立同分布产生的监督学习假设输入X与输出Y遵循联合概率分布P(X,Y)监督学习与非监督学习的主要区别是，在非监督学习中，类别信息是不被提前知道的，在学习的过程中使用的训练样本通常不具有标记信息无监督学习定义只给算法一个数据集，但是不给数据集的正确答案，由算法自行分类。无监督学习中
mossfan·2022-05-15 07:45

吴恩达机器学习-神经网络实现多分类（手写数字识别）

代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#引入scipy库来读取matlab文件importscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize#获取数据data=sio.loadmat('ex3data1.mat')#取出X和Yraw_X=data['X']raw_Y=data['y']X=np.inser
setTimeout()·2022-05-13 08:23

吴恩达机器学习-检测异常服务器

代码：importnumpyasnpimportscipy.ioassioimportmatplotlib.pyplotaspltmat=sio.loadmat('ex8data1.mat')print(mat.keys())#XXvalyvalX=mat['X']#(307,2)Xval,yval=mat['Xval'],mat['yval']#(307,2)(307,1)#绘制初始图像plt.
setTimeout()·2022-05-13 08:23

吴恩达机器学习-给一个二维数据集，使用k-means进行聚类

代码：importnumpyasnpimportscipy.ioassioimportmatplotlib.pyplotasplt#获取数据data1=sio.loadmat('ex7data2.mat')print(data1.keys())X=data1['X']#(300,2)#初始数据可视化plt.scatter(X[:,0],X[:,-1])plt.show()#获取每个样本所属类别de
setTimeout()·2022-05-13 08:23

吴恩达机器学习笔记02—什么是机器学习

week1的第3个视频这次视频虽然也只是6分多钟，但是干货不少。主要有三个知识点：机器学习的定义；（这是本次视频的重点内容）机器学习算法的分类；（本次视频只是引子，后续课程会更详细介绍）本系列课程的优点。（软广告）1机器学习的定义：机器学习领域的创始人ArthurSamuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（MachineLearning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它
讲编程的高老师·2022-05-09 07:47

机器学习（一）

图片来自吴恩达机器学习课程。什么是机器学习？机器程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验而提高。
可怜的赵三胖·2022-05-09 07:42

吴恩达机器学习作业二：利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取 ，二分类问题（python实现）

吴恩达机器学习作业二：利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取（python实现）该文是针对吴恩达机器学习逻辑回归章节作业任务一，利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取，区别于任务二中利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证见博客
墨玲珑·2022-05-02 07:00

【吴恩达机器学习笔记详解】第三章 机器学习数学基础（线代）

3.1矩阵和向量矩阵是指由数字组成的矩阵陈列，并且写在方括号内。如下图实际上矩阵可以说是二维数组的另外一种说法。矩阵的维度：行乘上列为矩阵的维度下面再介绍向量一个向量是一种特殊的矩阵，向量是只有一列的矩阵如图所示，向量y是一个4×1的矩阵，也通常称它为4维，右下角代表着两种不同的向量元素表示方法，左边是以1开始的，右边是以0开始的，像数组一样，我们通常使用左边这个从1开始的来表示。另外大写字母通常
爱冒险的梦啊·2022-04-27 07:05

吴恩达机器学习笔记6——logistic回归加入正则项

一、梯度下降算法时logistic回归加入正则化logistic回归加入正则项：【注意】看起来梯度下降的公式与线性回归的一样，但其实这里的h（x）与线性回归里的不同二、更高级的优化算法的正则化logistic回归求解用这些函数fminunc…输出的θ是对应的minJ(θ)的值。
babychrislee3·2022-04-26 07:00

机器学习入门之线性回归与逻辑回归

梯度下降的线性回归多元线性回归梯度下降正规方程梯度下降与正规方程的比较逻辑回归LogisticRegression决策边界代价函数使用梯度下降多分类问题过拟合与欠拟合正则化线性回归中的正则化逻辑回归中的正则化小结前言本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第一篇
小菜羊~·2022-04-03 07:28

支持向量机

同之前一样，仍然是机器学习部分，西瓜书南瓜书系列笔记，以二者为主，吴恩达机器学习和统计学习方法为辅，对支持向量机做了一些简单得笔记。仍然还是先附上纸质笔记，然后会更精炼得写到博客上来。
若洲的算法与AI·2022-03-31 08:44

吴恩达机器学习笔记——踩了最多坑的Pycharm 导入numpy,pandas和matplotlib

吴恩达机器学习笔记——踩了最多坑的Pycharm导入numpy,pandas和matplotlib在用python学习吴恩达的机器学习中（https://www.kesci.com/home/column
I_secream·2022-03-16 14:32

西瓜书/南瓜书第一二章总结

接下来的一段时间，会以西瓜书、南瓜书为主，吴恩达机器学习与统计学习方法为辅，对原来学过的一些机器学习算法做一个总结，重点是底层原理和公式推导。
若洲的算法与AI·2022-03-16 07:48

机器学习_吴恩达-总

如数据标注无监督学习：给一大堆数据，让机器自己去寻找当中的规律_2021级_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
魔芋小灰菜·2022-03-15 17:41

【机器学习】聚类分析与主成分分析(附例题源码)

回归【机器学习】神经网络【机器学习】支持向量机文章目录K-means算法直观理解优化目标随机初始化聚类中心个数(K)的选择降维理解降维主成分分析（PCA）直观理解算法步骤压缩重现主成分数量选择注意事项吴恩达机器学习练习
大拨鼠·2022-03-12 08:42

机器学习的1000+篇文章总结

吴恩达机器学习-9-降维PCAhttp://www.ai2news.com/blog/12185/机器学习也有弱点？哪些是机器学习的未解之谜？http://www.ai2news.c
AI牛丝·2022-03-10 07:48

2020-12-09

3，学习完的课程整理（薪酬体系，绩效考核，晋升机制，切合实际的道馆规章制度）4，明确各岗位职责，编写培训系统方案。（教练培训系统，教务培训系统，招聘流程）5，少年演说班的开课内容，设置研发。
AA中韩跆拳道郑子合·2022-02-20 15:59

吴恩达机器学习笔记（二）

第三十三课：正规方程（区别于迭代方法的直接解法）对于某些线性回归问题，正规方程会给我们更好的方法来求得参数θ的最优值。不同于梯度下降法的迭代解法，正规方程提供了一种求θ的解析解法，可以直接一次性的求解θ的最优值。常规而言，通过解析法求最小值的时候，一般是求导然后令导数等于零。但是由于这里的θ包含很多不同的特征，所以本质上来说也是只要求偏导然后置零即可。m：是训练样本数量；n：特征变量数，其实是n+
带刺的小花_ea97·2022-02-19 15:34

少吃精致米面，多吃菜、营养均衡；减少高血压糖尿病、脂肪肝、脑梗，动脉硬化等疾病

少侠.8分钟早餐.健康教练导师：林海峰阳光森林整体自然营养医学课程整理：刘老师今天分享的一大特色话题：多吃菜，少吃精致米面林海峰先生，17年前就开始提出少吃甚至不吃米面为什么呢？
少侠同学8分钟早餐健康教练·2022-02-19 03:34

第二天学习课程整理脑图笔记

http://naotu.baidu.com/file/1a7efcc0df20e32d66d5f80b6490656b?token=890a09080cc7a3c3思考问题，b端用户如何进行裂变工作，六六大佬给点成功案例，研究一下图片发自App
朱海锋·2022-02-16 11:03

吴恩达机器学习丨思维导图丨坚持打卡23天——构建知识脉络，回顾总结复盘

Author：AXYZdong自动化专业工科男有一点思考，有一点想法，有一点理性！定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创唯一博客更新的地址为：AXYZdong的博客B站主页为：AXYZdong的个人主页文章目录0.前言1.思维导图使用说明2.思维导图主要内容3.思维导图正文0.引言（Introduction）1.单变量
AXYZdong·2022-02-14 07:29

【机器学习】神经网络识别手写数字（附python源码）

专栏持续更新中，欢迎订阅~Linux数据结构与算法机器学习文章目录非线性假设神经元与大脑正向传播：向量化实现神经网络中的特征值代价函数反向传播算法梯度检测训练神经网络过程总结吴恩达机器学习练习4源文件领取非线性假设我们先来说一下在有线性回归和
大拨鼠·2022-02-13 07:41

第七章 Logistic 回归

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·2022-02-12 10:47

[叙事疗法 04] 叙事疗法与其他各大流派的比较和整合

（基于壹心理课程整理加工，李明讲述）一、叙事疗法在整个心理咨询体系中的定位整个心理治疗的脉络，是基于心理学各大体系的发展的，比如说，行为主义发展到一定程度，在应用领域体现出来就是行为疗法；认知心理学发展到有一定影响力
新的遇见·2022-02-11 07:17

吴恩达机器学习系列1——单变量线性回归

今天是第二部分——单变量线性回归，即监督学习中基于单个特征输入的线性回归算法。该部分主要了解的内容是单变量线性回归算法的模型表示，损失函数以及用于求解的梯度下降方法，这实际上也展示了一个完整的监督学习过程。1、ModelRepresentation在了解模型表示之前，我们需要明确监督学习算法的工作方式。正如之前所言，学习算法就是从数据中产生模型的算法，因此我们首先需要有一个数据集即训练集，然后将训
飞奔的小鱼儿·2022-02-10 20:00

【自我成长3】教育戏剧的旅程

呼呼爸爸给了我一个很好的建议：先把同理心课程整理出来，再学新的。于是，我立下誓言，要在拆书培训前完成同理心的整理工作。趁此机会，也整理一下我的培训经历。
眼睛的尾巴·2022-02-09 20:23

RNA-Seq测序数据分析和差异表达基因鉴定，注释

本文是由比利时列日大学MarcHANIKENNE课程整理。陆陆续续花费1个月完成，根据需要做的主要内容分为四个部分。
Hello育种·2022-01-27 01:07

Gradient Descen-multivariate（吴恩达机器学习：梯度下降在线性模型的应用）

多变量（multivariate）题目：预测房价(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入
Algorithm-·2021-11-27 11:22

Gradient Descen-univariate（吴恩达机器学习：梯度下降在线性模型的应用）

LinearRegression中的应用单变量（univariate）题目：预测利润处理Trainingset输入输出的数据提取并转换成矩阵形式损失函数求解梯度下降算法可视化预测单变量（univariate）题目：预测利润(吴恩达机器学习课后题链接放在最后
Algorithm-·2021-11-27 11:12

【1024创造营】精彩课程回顾

万人创造营的课程也得到了参与学员的广泛认可，为方便更多用户可以学习，我们将此次训练营的课程整理好分享给大家！【1024创造营】大咖“白话”ServerlessServ
·2021-11-19 18:43

吴恩达机器学习第二次作业-逻辑回归（python实现）

这次作业的目的是运用课程上所学的逻辑回归方法（是二元分类问题）以及正则化处理方法的应用。这篇blog记录的我作业答案以及在做作业过程中遇到的一些问题(程序大部分是自己编写的,如果有同学熟悉pandas和scipy,有一些功能是可以调用这些工具包里面的标准函数实现的)。欢迎各位同学一起交流学习，如有错误欢迎批评指正。一、回顾一下逻辑回归与正则化处理的主要内容1、逻辑回归（1）分类问题与回归拟合问题不
ScarLeTzzz·2021-10-24 23:55

吴恩达机器学习编程作业ex8 Part1 Anomaly Detection

一、程序及函数1.引导脚本ex8.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise8|AnomalyDetectionandCollaborativeFiltering%%Instructions%--------------------------------------------------------------%%Thisfilecontainscodetha
Polaris_T·2021-10-20 14:34

吴恩达机器学习作业（八）——异常检测和推荐系统

异常检测参考资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes先看数据：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromscipy.ioimportloadmatimportmathdata=loadmat('data/ex8data1.mat')#
挂科难·2021-08-08 17:16

21天我的收获

但是写作这件事情没有结束我的收获写了17篇文章，有长右短，最让我不可思议的是《又爱又恨的郭老师》这篇文章我写了900多字，其他文章都是数着字数写的提交了2次大作文，2300个字左右，第二个是修改稿把训练营大部分课程整理成笔记我要感谢感谢字美美老师让我认识弘丹老师
莹莹入我心·2021-08-03 15:56

王炸结营！实时计算 Flink 版 + Hologres，《实时数仓入门训练营》课程内容合集

简介：阿里云超强专家阵容倾力打造的实时数仓“王炸组合”，现已将所有课程整理出来供同学们学习～5月份，实时计算Flink版+Hologres组建“王炸组合”，联合推出的《实时数仓入门训练营》受到了广大开发者同学们热情的关注
·2021-07-27 19:44

17 | 响应式编程：如何保证程序状态自动更新？

[toc]前言本文来自拉勾网课程整理在iOS开发中，随着App功能不断增强，处理各种异步事件，保持程序状态实时更新，也变得越来越困难。
清风烈酒2157·2021-06-29 09:55

【吴恩达机器学习】第九周—异常检测和推荐系统

31.jpg1.异常检测1.1问题的动机异常检测，Anomalydetection，常用于非监督学习，让我们用一个飞机引擎的异常检测例子来说明。假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。假设此处有2个特征x1,x2。m个数据样本从，将样本和特征
Sunflow007·2021-06-27 19:42

【吴恩达机器学习】第五周—神经网络反向传播算法

31.jpg第五周—神经网络、反向传播算法和随机初始化1.神经网络的损失函数神经网络模型中损失函数/代价函数和之前的逻辑回归模型中的损失函数有什么区别？先回顾下正则化的逻辑回归模型：损失函数：1562925073373-a124c37c-96e4-4eea-b374-1d0d9f06eac2.png梯度下降算法：1562925085426-f5702e05-d74b-4baa-b12a-2bb25
Sunflow007·2021-06-26 01:17

吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差

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·2021-06-24 10:42

随机投影与ICA

点击此处可获得课程优惠券）coursera--吴恩达机器学习(PS:吴恩达的机
Spinggang·2021-06-24 02:33

第十九章 应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)

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·2021-06-21 08:11

吴恩达机器学习—逻辑回归

在求costfunction中的参数J的时候，先求J后求cost。若后求J的话，已经迭代生成了最佳的θ求出来的当然是0.做题的时候，先画出来样本分布，然后判断是否能够线性分类。不能的话，需要使用featureMapping技巧，将少量特征映射到多样特征中。效果如上做正则化的时候记得去掉第一列特征值！！！正则化后的代价函数正则化后的梯度，注意θ是从第二行开始的当lambda=0的时候，即没有正则化当
Allen的光影天地·2021-06-21 01:10

一 架构到底是什么？

根据《从零开始学架构》课程整理和摘要0、我的理解架构，就是框架结构，比如盖一栋房子的钢筋框架即是架构，软件架构即是软件的整体的结构性的东西，一栋房屋的结构决定了房屋结不结实、大体外观、能不能满足居住要求
明翼·2021-06-20 07:18
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