吴恩达机器学习课程整理第27页

超级详细讲解线性回归（含吴恩达相关）

多个样本点损失函数梯度下降（GradientDescent）代码实现训练模型函数模型拟合函数损失函数（代价函数）梯度下降算法迭代函数画图显示完整的代码手写线性回归函数代码sklearn线性回归函数代码吴恩达机器学习线性回归

JY丫丫·2020-07-12 17:12

【吴恩达机器学习笔记】Week5 ex4 nnCostFunction part1 答案

被Week5的ex4中nnCostFunction的part1卡了一下，现在弄懂了，说一下自己的理解%Part1:Feedforwardtheneuralnetworkandreturnthecostinthe%variableJ.AfterimplementingPart1,youcanverifythatyour%costfunctioncomputationiscorrectbyverify

Vincent__Lai·2020-07-12 10:46

《吴恩达机器学习》学习笔记_章节3

章节3课时14矩阵和向量别人的笔记这一节比较简单，主要回顾矩阵向量的基本知识，为之后的学习打下基础。1、矩阵m*n的矩阵就是指m行（横向）n列（纵向），Aij是指第i行，第j个元素。一般用大写来表示矩阵。矩阵的运算也比较简单，矩阵求和就是对应位置求和即可，所以维数不同的矩阵不可以求和，矩阵的倍数就是所有位置乘以相应的倍数。还有矩阵的逆（可以用一些工具来求，如Octave和Matlab），矩阵的转置

jimleelcc·2020-07-11 21:05

吴恩达机器学习笔记（五）-Octave教程

第六章Octave/Matlab教程基本操作一些想要构建大规模机器学习项目的人通常会使用Octave，这是一种很好的原始语言来构建算法原型。本章节将介绍一系列的Octave命令：（1）可以执行最基础的数学运算和逻辑运算。（2）V=1:0.1:2，表示的是从1开始，每次步长为0.1，一直增加到2。（3）V=1:6，这样v就被赋值了，从1到6。（4）Ones(2,3)会得到两行三列的矩阵，并且值都为1

献世online·2020-07-11 17:32

吴恩达机器学习第十一章---应用机器学习的建议

决定下一步做什么当得到一个如上图中上半部分所示的代价函数，需要对其进行优化。那如何进行优化才能使得这个式子能够更进一步得出更准确的模型那？给出几个方式：1.可以收集更多的训练样本2.尝试使用更少的特征（防止过拟合）3.也有可能需要更多的特征4.增加多项式特征5.减小或增大正则化数lambda的值但是如何确选择哪一种优化方法又成为一个新的问题。方法并不是随便选取的，不然很有可能你花费了很长时间最后得

Boran+·2020-07-11 16:26

吴恩达机器学习第十章---神经网络参数的反向传播算法

代价函数代价函数我们在上面定义，如同右上角所设置的一样，我们用L来表示总层数，sl表示对应的层数的神经元的个数。如上图中左上角所示，我们得知s1=3，s2=s3=5，s4=4，同时它的输出只有1或者0（一个典型的分类问题）。同样我们在使用神经网络时一样要面对它的代价函数。在看神经网络的代价函数之前我们先来观测一下逻辑回归对应的代价函数，逻辑回归对应的代价函数如上图上方所示，y（i）表示实际值，h（

Boran+·2020-07-11 16:26

吴恩达机器学习（一）监督学习与无监督学习

∗∗∗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'·2020-07-11 12:04

K-mean均值算法原理讲解和代码实战

K-mean均值算法原理讲解和代码实战前言最近在学习吴恩达机器学习课程，刚刚学完第一个无监督学习算法，搭配着机器学习实战里面的k-mean实战，成功的将理论和实际结合了起来。

梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-07-11 12:09

嵌入式系统原理及应用--刘存良老师主讲课程整理2

一、上课引入1、FPGAFPGA（FieldProgrammableGateArray，现场可编程逻辑门阵列），是一种芯片。FPGA由逻辑单元、RAM、乘法器等硬件资源组成，通过将这些硬件资源合理组织，可实现乘法器、寄存器、地址发生器等硬件电路，可无限地重新编程，加载一个新的设计方案只需几百毫秒，利用重配置可以减少硬件的开销。但是FPGA的所有功能均依靠硬件实现，无法实现分支条件跳转等操作，并且只

Vera Hao·2020-07-11 07:21

嵌入式系统原理及应用--刘存良老师主讲课程整理3

因为这几天是中秋嘛，所以我，摸鱼了……emmm，现在继续肝！二、课后复习1、文件烧写FLASHLOADER是一款非常实用且功能强大的串口烧录软件，主要适用于单片机开发者用户使用，适用于Cortex-M3串口对STM32烧写操作，连接后设置一下uart的使用端口号、波特率，然后就可以进行烧录操作了。2、USB转串口当然，我们要实现单片机和电脑的通信时就要用到USB转串口啦，即实现计算机USB接口到通

Vera Hao·2020-07-11 07:21

吴恩达机器学习笔记（三）

吴恩达机器学习笔记（三）标签（空格分隔）：机器学习吴恩达机器学习笔记三神经网络1神经网络的数学表达2前向传播forwardpropagation3神经网络简单示例AND多元分类问题重要矢量化公式1.神经网络神经网络分为输入层

蚍蜉_·2020-07-11 01:57

吴恩达机器学习Week_7 ex6课后编程作业代码答案

EX6gaussianKerneldataset3ParamsprocessEmailemailFeaturesgaussianKernelfunctionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma)%RBFKERNELreturnsaradialbasisfunctionkernelbetweenx1andx2%sim=gaussianKernel(x1,x2)returnsa

来来·2020-07-10 10:27

吴恩达机器学习Week_9 ex8课后编程作业代码答案

EX8estimateGaussianselectThresholdcofiCostFuncestimateGaussianfunction[musigma2]=estimateGaussian(X)%ESTIMATEGAUSSIANThisfunctionestimatestheparametersofa%GaussiandistributionusingthedatainX%[musigma2

来来·2020-07-10 10:27

课程整理（基金）

大多数小伙伴周围朋友或者自己都有接触过，接触最多的是余额宝，它是货币基金。基金按照投资对象来分，分为货币基金，债券基金，混合基金，股票基金，明天的音频会具体讲解，我就不细说了小伙伴在买基金时，我发现大家之前是有点迷茫或者是听别人的推荐那这里我想说的是，基金的收益是由两个因素决定的：择时和择基。择时就是选择时机这个时机决定我们该买还是该卖，一般来说当基金处于低估值时，买入，当它处于高估值时卖出，简单

草c莓·2020-07-10 04:00

吴恩达机器学习总结（P1-P11）

Machinelearning绪论前十一课，介绍机器学习的基本概念，相关应用场景，以及第一个机器学习算法，所涉及的数学知识基本都是高中知识。几个重要的概念机器学习分类强人工智能弱人工智能机器学习的方式监督式学习回归分类非监督式学习聚类相关机器学习的条件：大量的计算能力+大量的数据俩个重要的函数成本函数（代价函数）用来反映AI输出和真实输出的差异。显而易见的成本函数的结果值越趋向0，拟合效果越好假设

南乡人·2020-07-09 23:10

吴恩达机器学习课程 coursera 第四次编程作业（Neural Network Back Propagation） python实现

本文是吴恩达机器学习课程的第四次编程作业：NeuralNetworkBackPropagation，用python实现。ex4.py为主程序入口。

-TOXNO-·2020-07-09 23:59

Coursera吴恩达机器学习week9的ex8编程作业代码

Machine-learning-ex8这是Coursera上Week9的ml-ex8的编程作业代码。经过测验，全部通过。具体文件可以进入我的github包括以下3个文件：%estimateGaussian.m%selectThreshold.m%cofiCostFunc.mestimateGaussian.mfunction[musigma2]=estimateGaussian(X)%ESTIM

loserChen.·2020-07-09 23:38

2017-05-27

生命的起源根据人文课堂谢老师课程整理图片发自App生命起源的两种说法：神创论和宇宙创生论。有天神父拿个精美的时钟，大家看到都夸赞时钟漂亮，问谁做的。神父说是自然形成的。

留白片刻·2020-07-09 14:37

吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week9

文章目录0概述1.课程大纲2.课程内容2.1异常检测2.1.1什么是异常检测2.1.2高斯分布2.1.3高斯分布算法2.1.4评估系统2.1.5异常检测和监督学习对比2.1.6特征选择2.1.7多元高斯分布2.1.7.1多元高斯分布模型2.1.7.2多元高斯分布的变化2.1.7.2.1改变$\Sigma$2.1.7.2.1改变$\mu$2.1.7.3算法流程2.1.7.4多元高斯分布模型与一般高斯

csdn_SUSAN·2020-07-09 10:06

吴恩达机器学习笔记week9

本周主要讲异常检测和协同过滤算法。异常检测Motivation 异常检测主要的motivation是我们可能有很多正常的样本，异常样本很少，然而异常样本才是业务中感兴趣的正样本，这个时候我们无法使用分类。一方面是因为正样本太少了，另一方面，其实我们也不知道异常样本到底都有那些类，在这种情况下，我们就会使用异常检测这种方式进行。主要思路主要思路就是负样本有一个分布，一般假设成高斯的，然后估计出

asasasaababab·2020-07-09 07:52

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(10)神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

7.神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)文章目录7.神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)7.1非线性假设7.2模型表示17.3模型表示27.4特征和直观理解17.5样本和直观理解II7.6多类分类本章编程作业及代码实现部分见：多类分类和神经网络神经网络中的反向传播7.1非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺

geekxiaoz·2020-07-09 06:35

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(7)逻辑回归(Logistic Regression)

5.逻辑回归(LogisticRegression)文章目录5.逻辑回归(LogisticRegression)5.1分类问题5.2假说表示5.3判定边界5.4代价函数5.5多类别分类：一对多本章编程作业及代码实现部分见：Python实现逻辑回归和正则化(ProgrammingExercise2)5.1分类问题在分类问题中，你要预测的变量yyy是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(Logisti

geekxiaoz·2020-07-09 06:34

吴恩达机器学习（十四）推荐系统（基于梯度下降的协同过滤算法）

zhq9695·2020-07-09 05:18

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（八）监督学习之朴素贝叶斯 Naive Bayes

文章目录0.前言1.朴素贝叶斯算法2.半朴素贝叶斯算法2.1.ODE2.2.SPODE2.3.TAN2.4.AODE如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~0.前言贝叶斯算法根据概率，选择概率最大的一类。1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯（naiveBayes）采用了属性条件独立性假设：对已知类别，假设所有属性相互独立。P(c∣x)=P(c)P(x∣c)P(x)=P(c)

zhq9695·2020-07-09 05:46

【机器学习】LR（逻辑分类&softmax分类）—— python3 实现方案

包含sigmoid和softmax模型，优化算法为批量梯度下降法使用数据是吴恩达机器学习第二第三节的作业。

zhenghaitian·2020-07-09 05:01

吴恩达机器学习——逻辑回归和分类算法

高效使用软件如下所示，是一个函数，这是一个求theta和x的积的和的公式，这个问题我们可以轻松地通过矩阵的方式解决。将theta和x以如下形式表示，theta和x的矩阵的积就是这个函数的结果。求解theta的值进行逻辑分解：Theta(i)=theta(i)–aββ=然后进行进一步分解：这个部分可以看做是两个矩阵的积：和矩阵的积依次这样慢慢划分，就能够实现这个theta的求解。分类算法Y={0,1

xclhs·2020-07-09 02:26

吴恩达机器学习视频--神经网络反向传播算法公式推导

反向传播算法基础知识我们在计算神经网络预测结果时采用了正向传播方法，从第一层开始正向一层一层进行计算算，直到最后一层的hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)。在不作正则化处理的情况下，逻辑回归中的代价函数如下所示：J(θ)=−1m[∑j=1my(i)loghθ(xi)+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(\theta)=-\frac{1}{m}[\sum_{j=1}^my^{(

xuan_liu123·2020-07-09 02:04

《从0到1》读书笔记

本书是根据作者在斯坦福大学所教授的一门关于创业的课程整理出来的。讲的是关于如何创建创新公司。作者注意到一个重要的模式是：成功人士总能在意想不到的地方发现价值，他们遵循基本原则，而非成功秘籍。

西北的星空·2020-07-08 14:24

机器学习中过拟合的解决办法

如图所示（图片来源：coursera吴恩达机器学习公开课）从图中可以看出，图一是欠拟合，模型不能很好地拟合数据；图二是最佳的情况；图三就是过拟合，采用了很复杂的模型。最后导致曲线波动很大，最后最可

小沫_jie·2020-07-08 11:44

机器学习实战记录-Logistic回归

准备：梯度下降算法；（来自吴恩达机器学习）1.cost函数的引出定义的引出：确定模型计算出的值与测试样本值之间的差距；更适合大量的数据集；m代表样本点数，除以m是为了求平均误差（让参数m有了意义），除以

卡农配清风·2020-07-08 04:11

2020考研复试备考第2周总结

上星期完成的任务阅读了attentionisallyouneed这篇论文吴恩达机器学习课程看了一半左右，

untilyouydc·2020-07-08 01:44

吴恩达机器学习笔记（1）

前情介绍课程视频来源：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html参考笔记黄海广博士的个人笔记：http://www.ai-start.com/本笔记为个人学习笔记，作为初学者，实在是才疏学浅，也肯定存在问题，欢迎大家沟通交流。一、监督学习我们给计算机提供一组正确的数据集，也就是这个问题的标准答案（标准输入对应的标准输出），

Cynthia_code·2020-07-08 00:59

吴恩达机器学习---编程练习7

博主只是初学机器学习的新人一枚，这篇博客旨在分享一下吴恩达机器学习课程编程练习7的答案，同时也是相当于自己对这一章的内容做一个回顾，让自己理解的更加的透彻，理性讨论，不喜勿喷本练习的主题是K-meansClusteringandPrincipalComponentAnalysis

DO-VIS·2020-07-07 23:05

吴恩达机器学习笔记整理（Week6-Week11）

1.Week61.1应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)1.1.1决定下一步做什么到目前为止，我们已经介绍了许多不同的学习算法，然而，在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距，一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法。而另一些人可能没有完全理解怎样运用这些算法。因此总是把时间浪费在毫无意义的尝试上。本章是确保你在设计机器学习的系统时，你能够

Paul-Huang·2020-07-07 09:42

吴恩达机器学习笔记整理（Week1-Week5）

吴恩达机器学习笔记整理1.Week11.1什么是机器学习(WhatisMachineLearning)1.2机器学习算法分类1.3单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable

Paul-Huang·2020-07-07 09:41

吴恩达机器学习逻辑回归python实现[对应ex2-ex2data1.txt数据集]

研一学生，初学机器学习，重心放在应用，弱化公式推导，能力有限，文中难免会有错误，恳请指正！QQ:245770710此文是对网易云课堂上吴恩达老师的机器学习课程逻辑回归一章对应的课后作业的python实现。1.先对数据集进行观察，使用matplotlib将数据集绘制出散点图。拿到一份数据想从中分析出一些内容，首先要了解拿到的数据，因此我们先把数据以散点图的形式绘制出来，观察其中的规律以确定用什么模型

gy245770710·2020-07-07 08:22

Flink 作业执行深度解析

作者|岳猛整理|毛鹤本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkContributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。

gongpulin·2020-07-07 08:59

只有跟着自己的初心，才能坚持到最后

其实已经看了课程整理出来的资料了，大致讲什么内容心里也有数了，本来想略过语音。

何小河的小麦亲子·2020-07-06 17:37

吴恩达机器学习Coursera-Week5

CostFunctionandBackPropagationCostFunction这一节主要讲了基本的符号表示，主要如下：L：表示总共有几层神经网络，假设有四层那么L=4sl:注意下标l（小写L），表示第l层的unit数，这个数不包含biasunitK：表示输出层有几个输出unit，即表示K分类问题，注意K=1或者K>=3。（因为K=2就成了一个二分类问题了，那么我们只需要使用一个输出就可以用二

geekpy·2020-07-06 10:20

岁月痕迹2018-06-05

1.上周省领导和总公司领导来视察工作，到我们一线指导工作，对于我们这个全国青年安全示范岗给与很大肯定2.两次差点因为疏忽导致事故，怎么说都有一定责任，以后要更加专注【学习】1.习惯养成训练营8/8系列课程整理完毕

奔跑的鱼7·2020-07-06 05:42

特别的培训给特别的你

所有的课程整理成菜单后，会集中发给各部门领导，让他们提名

JustTalk随便侃·2020-07-06 01:53

吴恩达机器学习中文版笔记：异常检测（Anomaly Detection）

在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：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。问题的动机参考文档:15-1-ProblemMotivation(8min).mkv在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机

weixin_34224941·2020-07-06 00:38

吴恩达机器学习笔记32-小结神经网络的实现步骤

小结一下使用神经网络时的步骤：网络结构：第一件要做的事是选择网络结构，即决定选择多少层以及决定每层分别有多少个单元。第一层的单元数即我们训练集的特征数量。最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。训练神经网络：1.参数的随机初始化2.利用正向传播方法计算所有

weixin_34082177·2020-07-06 00:56

Algorithms, Princeton, Coursera课程整理与回顾

Princeton的算法课是目前为止我上过的最酣畅淋漓的一门课，得师如此夫复何求，在自己的记忆彻底模糊前，愿对这其中一些印象深刻的点做一次完整的整理和回顾，以表敬意。算法，第一部分：https://www.coursera.org/course/algs4partI-注：这是一篇更关注个人努力与完成任务项目过程相关的文章，内容集中于课程背后值得提到的部分，不会介绍课程基本信息及学习时必读的设定要求

weixin_30496431·2020-07-05 21:56

空间数据库基础理论 GIS空间数据处理分析涉及的基本概念

《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记地理空间GIS中的地理空间（Geo-spatial）是指经过投影变换后，在笛卡尔坐标系中的地球表层特征空间。

周陆军的个人博客·2020-07-05 17:05

北大“人工智能前沿与产业趋势”课程整理

第一讲：人工智能的发展与展望第二讲：余凯-嵌入式人工智能：从边缘开始的革命第三讲：吴甘沙-智能驾驶第四讲：漆远-人工智能驱动的金融生活服务第一讲：人工智能的发展与展望人工智能发展的三要素：数据、运算能力、算法；人工智能将影响所有产业：1.服务机器人（扫地机器人、陪伴机器人、导购机器人、家庭助理）和人机交互；2.工业机器人和智能工厂；3.自动驾驶（Google测试200万英里，相当于300年驾龄；特

tingzhushaohua·2020-07-05 14:56

北大“人工智能前沿与产业趋势”课程整理02

第十讲：科大讯飞胡郁-人工智能+，共创新时代第十一讲：MSRA洪小文-人工智能与人类智能的共进化第十讲：科大讯飞胡郁-人工智能+，共创新时代谈到人工智能可以从What、Where、How、When、Who5W分别认识。人工智能三大法宝，即深度神经网络，大数据，涟漪效应（How）。未来人工智能想要变得与人类一样聪明，就必须有认知智能。这存在两条路，一条路是“强”人工智能，即一个智能体或者架构可实现大