吴恩达机器学习课程整理第19页

带你少走弯路：五篇文章学完吴恩达机器学习

本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分，这门课是经典，没有之一。但是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？作为课程的主要翻译者和笔记作者，我推荐把精华部分进行学习，这样进度会快一点。作者：黄海广[2]时间不多的朋友可以按照以下五篇文章的笔记和作业代码（原课程作业是OCTAVE的，这里是复现的Python代码）进行学习，快速入门机器学习，避免走弯

视学算法·2021-06-20 04:42

机器学习笔记（吴恩达机器学习教程）

总体学习方案章节测试答案课程每个章节的测试答案可以到我的githup上下载1线性代数相关知识参考吴恩达机器学习的week1内容，关于线性代数讲解https://www.coursera.org/learn

hgjsj·2021-06-20 04:08

大年初四，学习计划完成一半啦【只做能力之内的事情，永远不会进步】 Day-23

2、学习，白天和晚上整理自考管理经济学的笔记，精讲11和精讲12的所有笔记和知识点，终于12个精讲的课程整理完毕了，明天开始全力复习学过的英语知识点啦和看书【ps：自己拿回来的三本书才看完了一本，还有两本需要看呢

潘潘Leo·2021-06-13 14:08

支持向量机-SVM

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·2021-06-13 07:21

晨间日记Day30——精力管理之情绪

以下内容源于喜马拉雅《时间管理100讲》根据叶老师课程整理而来。生活中10%我们无法掌控，但90%来源于我们对所发生事情的反应情绪是怎么一回事？从何而来？

Emily_昱·2021-06-08 00:21

吴恩达机器学习——异常检测

本章内容：·15.1问题的动机·15.2高斯分布·15.3算法·15.4开发和评价一个异常检测系统·15.5异常检测与监督学习对比·15.6选择特征·15.7多元高斯分布（选修）·15.8使用多元高斯分布进行异常检测（选修）内容简介：异常检测(Anomalydetection)问题是机器学习算法的一个常见应用，它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题————主要由p

SCY_e62e·2021-06-07 20:49

吴恩达机器学习——大规模机器学习

一、大规模机器学习二、算法优化ps：诊断1、随机梯度下降1.1原理1.2优缺点1.3学习率与收敛性1.4在线学习2、Mini-Batch梯度下降2.1原理2.2优缺点三、MapReduce和数据并行化—————————————————————————一、大规模机器学习大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)就是指当数据量极大时的机器学习任务。当数据量非常大时，传统的优化

Youngy_·2021-06-07 13:10

吴恩达机器学习作业（二）_python实现

一，必做部分importpandasaspdimportnumpyasnpimportscipy.optimizeasoptimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportclassification_report#这个包是评价报告defget_X(df):#读取特征ones=pd.DataFrame({'ones':np.ones(len

挂科难·2021-06-04 19:14

NLP resources

资料：书单|NLP秘笈，从入门到进阶斯坦福CS224d课程整理NaturalLanguageProcessingwithDeepLearningWord2vecTutorialhttp://www.52nlp.cn

Lucien_Liu·2021-06-04 18:10

【股票初级课程整理笔记181221】

第五天：好公司投资法--剔除基本面转坏的股票一、四个指标判断业绩下滑想要知道生意有没有变好，最直接的方式就是算算今年有没有卖出更多的货，也就是营业收入有没有增加。判断如下：今年的营业收入和净利润＞去年店铺的生意确实越来越好了今年的营业收入和净利润＜去年今年的生意不如去年判断一家公司的业绩是否有下滑迹象，只要比较公司当前和过去的营业收入及净利润就可以。用两个财务指标来判断公司业绩的增长或下滑，它们分

林奕扬·2021-06-04 12:19

吴恩达机器学习练习:神经网络(反向传播)

1NeuralNetworks神经网络1.1Visualizingthedata可视化数据这部分我们随机选取100个样本并可视化。训练集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的数字的灰度图像。每个像素代表一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在我们的数据矩阵X中，每一个样本都变成了一行，这给了我们一个5000×400矩阵X，每一行都是一个手写数

·2021-06-04 12:23

吴恩达机器学习笔记（七）——初识神经网络

1.非线性假设对于我们之前学习的逻辑回归，当决策边界明显不是直线的时候，我们就需要使用高阶的多项式去绘制决策边界，但是当特征的数量不断增大，那么计算量也会随之增大，如下图所示，当有100个特征的时候：因此，简单的逻辑回归算法并不适合在特征n很大的情况下学习复杂的非线性假设。而神经网络则是学习复杂的非线性假设的一种好办法。2.神经网络的发展神经网络的出现是起源于人类想去模仿人类的神经系统，但是在早期

XHHP·2021-05-25 17:39

吴恩达机器学习课后作业——逻辑回归（Python实现）

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·2021-05-24 23:47

13 | 功能组件：如何设置动态字体，提升视力辅助功能？

[toc]前言本文来自拉勾网课程整理如今在App开发当中，支持动态字体已成为标配。2019年Airbnb统计，有30%的iOS用户没有使用默认的字体大小。这说明什么呢？

清风烈酒2157·2021-05-24 09:26

吴恩达机器学习-10-异常检测

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-10-异常检测“黑中有白，白中有黑，没有绝对的白，也没有绝对的黑，黑可衬白，白可映黑。

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:28

吴恩达机器学习-9-降维PCA

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-9-降维PCA在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法为何实施降维数据压缩数据可视化PCA算法PCA和线性回归算法的区别

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:34

吴恩达机器学习-8-聚类知识

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-8-聚类本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:27

吴恩达机器学习-7-支持向量机SVM

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-7-支持向量机SVM本周主要是讲解了支持向量机SVM的相关知识点硬间隔支持向量软间隔对偶问题优化目标OptimizationObjectives

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:11

吴恩达机器学习-6-机器学习的建议

出品：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-6-机器学习的建议本文中记录的是吴恩达老师对机器学习的建议，包含：应用机器学习的建议评估假设模型选择和交叉验证方差和偏差诊断正则化与过拟合问题应用机器学习的建议当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:30

吴恩达机器学习-5-神经网络学习Neural Networks Learning

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-5-神经网络学习NeuralNetworksLearning本文是在上节神经网络的基础上，做了进一步的阐述，内容包含：神经网络代价函数反向传播法及解释梯度检验神经网络的小结神经网络代价函数参数解释对几个参数的标记方法进行说明解释

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:19

吴恩达机器学习-4-神经网络基础

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-4-神经网络基础在本周中主要讲解的是神经网络-NeuralNetworks的基础知识：非线性假设神经元和大脑模型表示特征和直观理解多类分类问题非线性假设

尤尔小屋的猫·2021-05-19 17:38

吴恩达机器学习笔记（六）——过拟合问题

1.过拟合现象对于过拟合现象，这里采用线性回归中预测房价的例子来进行阐述。具体如下图所示：然后我们分别来评价者三个图对于数据的拟合效果。对于第一幅图而言，实际上就是强行用直线来进行拟合，但是这些数据明显不是一个线性的关系。通常我们将第一幅图的效果称为“欠拟合”。对于第二幅图而言，可以看到拟合效果是比较好的，并且也符合房价逐渐增大后会趋于平稳。对于第三幅图而言，虽然对于训练集的数据拟合效果非常好，但

XHHP·2021-05-18 17:30

《打造属于你的领导力》之一：领导力的四大核心素质

传心树特约作者：高无庸高无庸先生是某跨国公司的高管，文章是根据他培训职业经理人的课程整理所得，如需更深层次的沟通，可私聊我，帮您预约！文章内容合作也可私聊！

Telepatree·2021-05-18 12:07

吴恩达机器学习笔记（五）——逻辑回归

1.分类前面学习的线性回归是针对连续型的，本节学习的逻辑回归则是用来处理分类问题的，也就是得到的结果是离散值｛1，2，3，…｝。之所以叫逻辑回归，是因为历史原因，但是实际上是用来处理分类问题。如果对于分类问题采用线性回归的话，那么拟合曲线就会十分容易受到离群值的影响，造成预测的分类偏差较大。如下图所示：2.假设陈述在进行二分类问题的时候，我们会希望我们的假设函数因此，我们需要提出一个假设，让因变量

XHHP·2021-05-17 17:13

吴恩达机器学习课后作业——线性回归（Python实现）

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·2021-05-15 18:28

最值得收藏的数字图像处理全部知识点思维导图整理(武汉大学慕课课程)(持续更新中)

本文的思维导图根据慕课上的武汉大学数字图像处理国家精品课程整理而来并标记出重点内容思维导图源文件已经发布在我的资源当中，有需要的可以去我的主页了解更多学科的精品思维导图整理本文的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来

孤柒·2021-05-13 09:56

最值得收藏的数值分析全部知识点思维导图整理(东北大学慕课课程)(持续更新中)

本文的思维导图根据慕课上的东北大学数值分析国家精品课程整理而来并标记出重点内容思维导图源文件已经发布在我的资源当中，有需要的可以去我的主页了解更多学科的精品思维导图整理本文的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来

孤柒·2021-05-12 22:29

6月6日

人生关键词:健康/工作/學習提升/社交/理財/硬本領（瑜伽）今日目标:瑜伽/课程整理芒种节气：天气闷热，听到心脏跳蹦蹦跳【晨间日志✔】【早起✘】【60″练习✔】【呼吸控制法✔】【效率手册✔】【阅读✘】【

hello菜菜_d8b4·2021-05-09 05:08

吴恩达机器学习作业（一）_python实现

必做部分：（主要参考了黄海广老师的文档）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv('ex1data1.txt',names=['population','profit'])data=df#defnormalize_feature(df):#returndf.apply(lambdacolumn

挂科难·2021-05-07 19:20

未来计划

第一阶段，做好积累坚持两到三1，每天读书2，每周写一次笔记3，今年考出心理咨询师三级4，将课程整理好，认真对待每节课5，每个月读完一本自己喜欢的书并这一下感受

WOW宝贝·2021-05-06 15:09

2018-05-21长线选品原则（张三九课程整理）

1创始人团队不会“挂羊头卖狗肉”，是踏踏实实做事情。2创始人必须“见过钱，会花钱”，曾经成功过。3选取的项目，预计三年内会爆发

六迈神践·2021-05-03 00:56

吴恩达机器学习精华总结1-监督学习与非监督学习

吴恩达机器学习-1-监督学习与非监督学习在第一周中讲解的内容包含：监督学习和无监督学习单变量线性回归问题代价函数梯度下降算法监督学习SupervisedLearning利用监督学习预测波士顿房价（回归问题

尤尔小屋的猫·2021-04-29 09:06

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(2)单变量线性回归和梯度下降(Linear Regression with One Variable and Gradient Descent)

2.单变量线性回归和梯度下降(LinearRegressionwithOneVariableandGradientDesce2.1模型表示线性回归算法，根据不同房屋尺寸预测住房价格，如果房子是1250平方尺大小，这房子能卖多少钱？首先可以构建一个模型，可能是条直线，从这个数据模型上来看，大约220000(美元)左右的价格可以卖掉这个房子。对于每个数据来说，我们给出了“正确的答案”，这是一个回归问题

Jorunk·2021-04-29 07:54

吴恩达机器学习笔记

α解释：有一个比较奇怪的问题是：假设你将θ1初始化在局部最低点，它已经在一个局部的最优处或者局部最低点，局部最优点的导数为零，因为导数是切线的斜率，梯度下降法更新θ1的值将什么都不会做。这也就解释了即使学习速率α保持不变，梯度下降法也可以收敛到局部最低点的原因。移动的幅度会越来越小，直到最终幅度非常小，此时已经收敛到局部极小值，所以没必要减小α的值可以用梯度下降法来尝试最小化任何代价函数J，而不只

带刺的小花_ea97·2021-04-28 22:16

吴恩达机器学习笔记-应用机器学习的建议

评估假设我们之前已经学习过一些机器学习的算法，现在我们来谈谈如何评估算法学习得到的假设。当发现预测的结果和实际的数据有误差的时候，我们需要进行一些调整来保证预测的准确性，大部分情况下，有以下几种办法来调整假设函数：获取更多的训练集减少特征的数量尝试使用更多的特征尝试使用多项式特征增大或减小lambda假设函数相对于训练集可能得到的误差很小，比如在过拟合的情况下，这时候就不能肯定假设函数是准确的。因

Carey_Wu·2021-04-28 12:13

吴恩达机器学习练习:SVM支持向量机

1SupportVectorMachines1.1ExampleDataset1%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromsklearnimportsvm大多数SVM的库会自动帮你添加额外的特征X₀

·2021-04-28 12:55

09 | 开关组件：如何使用功能开关，支持产品快速迭代

[toc]前言本文来自拉勾网课程整理代码管理规范一讲我提到过，开发功能的时候要新建功能分支。

惊鸿客2157·2021-04-25 14:08

小狗钱钱–白色的拉布拉多犬2

本文根据《小狗钱钱亲子正面财商行动营》的课程整理而来1、爸爸妈妈已经习惯了和钱钱一起生活。拉布拉多犬喜欢游泳。每次遇见小溪和湖泊，它都要下去畅游一番。

倪聆·2021-04-21 11:02

吴恩达机器学习章节4：多变量线性回归

（注意：在使用下标时，我会在下标前面加上‘_’符号来表示后面为下标项。）4.1多维特征第二章节我们所讲的算法的特征值只有一个，但是在实际应用中我们的特征值有多个。我们先看下图：房价模型上图是房价模型的特征和其值的表。如何表示上图模型中的特征和特征值：n代表特征的数量x^(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。例如x^(2)为：x^(2)x_j^(i)代表特征矩阵中第i行的第j个

井上皓·2021-04-19 18:08

吴恩达机器学习——第二章：单变量线性回归

下面就让我们跟着吴恩达老师来学习单变量线性回归这个基础算法啦！！有问题的尽管提出来就好啦！！！在很多朋友们学习统计学或者机器学习时，一般第一个算法都是线性回归算法，在下面的学习中，你将会了解到监督学习过程完整的流程。关于监督学习的简述可以看我之前的文章哦！！一、模型表示先从一个例子入手。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

Colleen_oh·2021-04-19 11:39

【吴恩达机器学习】第一周—单变量线性回归

31.jpg1.课程回顾例1：房价和面积—预测给定一组房价和房屋面积的数据集，通过机器学习算法(监督学习)来拟合画出一条线，根据这条线来对未知的数据进行判断。1.png假设机器通过这些房价数据学习得到一条房价—面积关系线，如上图中红线，那么如果你朋友的750英尺的房子，就可以通过这条红线来估算出房价，可以看出，大约是在150K美金左右。这是一个典型的回归问题(Regression)，因为结果(房价

Sunflow007·2021-04-18 18:16

课程整理（理财小白）

为什么要财务自由？为什么要有财务自由，好像不应该是一个问题，不过确实有很多人会像你一样说“财务自由对我没什么大用场”。那我们先来看看，你为什么要有财务自由。渔夫和富翁的对话，很多人肯定听过这个寓言故事。富翁劝渔夫每天努力多捕一点鱼，存下来的钱就可以让他致富，然后就可以每天逍遥的躺在沙滩上了。渔夫说，我现在就是这样逍遥的躺在沙滩上啊。这个故事估计毒害了不少人，很多人觉得，我要做这个渔夫，不用拼命追求

草c莓·2021-04-18 00:38

吴恩达机器学习系列内容汇总

学习机器学习过程中的一些经验与方法吴恩达机器学习（一）——简介吴恩达机器学习（二）——线性回归吴恩达机器学习（三）——ex1：LinearRegression（MATLAB+Python）吴恩达机器学习

大彤小忆·2021-04-17 18:05

吴恩达机器学习（二十三）—— 应用实例：图片文字识别

1.问题描述和流水线2.滑动窗口3.获取大量数据：人工数据合成4.上限分析：流水线的哪个模块最有改进价值学习图片文字识别的应用实例要做的事情：展示一个复杂的机器学习系统是如何组合起来的；介绍机器学习流水线（machinelearningpipeline）的有关概念以及如何分配资源来对下一步的计划作决定；通过介绍photoOCR（photoOpticalCharaterRecognition照片

大彤小忆·2021-04-17 18:53

吴恩达机器学习（二十二）—— 大规模机器学习

1.大型数据集的学习2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.随机梯度下降收敛5.在线学习6.映射化简和数据并行1.大型数据集的学习 "It’snotwhohasthebestalgorithmthatwins.It’swhohasthemostdata."所以说，要想得到一个高效的机器学习系统的最好方式之一，就是用一个低偏差的学习算法，然后用很多数据来训练它。但是用很大的数据集也有自己的问题，

大彤小忆·2021-04-17 12:58

吴恩达机器学习（二十一）—— ex8：Anomaly Detection and Recommender Systems (MATLAB + Python)

一、异常检测1.1高斯分布1.2估计高斯参数1.3选择阈值εεε1.4高维数据集二、推荐系统2.1电影评分数据集2.2协同滤波学习算法2.2.1协同滤波代价函数2.2.2协同滤波梯度2.2.3正则化代价函数2.2.4正则化梯度2.3学习电影推荐2.3.1推荐三、MATLAB实现3.1ex8.m3.2ex8_cofi.m四、Python实现4.1ex8.py4.2ex8_cofi.py 本次练习对

大彤小忆·2021-04-16 16:25

吴恩达机器学习——第四章：多变量线性回归

4.1多维特征目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们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。如下图在此，引入新的注释。代表特征的数量代表第个训练实例，是特征矩阵中的第行，是一个向量。比方说代表是特征矩阵中的第行代表特征矩阵中第行的第个特征，也就是第个训练实例的第个特征。如上图。支持多变量的假设表示为：此时模型中的参数是一个维的向量，任何

Colleen_oh·2021-04-15 10:17

吴恩达机器学习课程学习记录（2.单变量线性回归）

2020.10.6完成第二章：单变量线性回归（注：文章中的截图均来自于吴恩达老师的课程PPT）吴恩达老师的课程可在网易云课堂或B站进行观看。下面的笔记是按照网易云课堂中的课时来记录的。1、模型描述：讲了线性回归预测模型（一次函数）预测函数（hypothesisfunction）2、代价函数：介绍了代价函数（costfunction）的定义3、代价函数（1）：进一步取不同值计算代价函数的大小4、代价

2016年的夏天·2021-04-13 13:30

吴恩达机器学习——应用机器学习的建议

本章核心思想：在设计机器学习的系统时，怎样选择一条最合适、最正确的道路，来高效地应用我们之前学过的算法，进而在改进学习算法的表现时，来判断哪些途径可能是有帮助的，而哪些方法可能是无意义的。本章内容简介：·10.1决定下一步做什么·10.2评估假设·10.3模型选择和训练、验证、测试集·10.4诊断偏差与方差·10.5正则化和偏差、方差·10.6学习曲线·10.7决定接下来做什么10.1决定下一步做

SCY_e62e·2021-04-07 21:15

高等数学中值定理一张思维导图解决中值定理所有题型

本文的思维导图根据张宇和汤家凤的课程整理而来并标记出重点内容，对中值定理几乎所有题型做了汇总和相关例题思维导图源文件已经发布在我的资源当中，有需要的可以去我的主页了解更多学科的精品思维导图整理本文可以转载

孤柒·2021-03-27 21:39

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