吴恩达机器学习课程整理第8页

吴恩达机器学习课程C1W2_lab03 运行时找不到lab_utils_multi模块

如果在自己写程序遇到找不到lab_utils_multi模块的情况，可以按下列步骤解决：1.在coursera实验室文件中，虽然看不到这个文件，但是可以点击下载所有文件，下载完成后在下载文件中就能找到lab_utils_multi.py2.把lab_utils_multi.py复制到当前你的程序所在的目录下面，再按照课程代码运行即可

m0_59884851·2023-01-04 20:10

吴恩达机器学习踩过的坑

1.lab_utils_uni文件，这是吴老师自己写的代码？百度叫piplab什么的都无效。有需要的直接去github取别人整理出来的这个文件。GitHub-kaieye/2022-Machine-Learning-Specialization

双鱼--玉佩·2023-01-04 15:05

吴恩达机器学习笔记（8）——模型评估与机器学习诊断法

一、如何改进一个机器学习算法假设你已经训练出一个机器学习算法，但是效果不太好，那么有以下几种改进方法：1、获得更多的训练数据2、选用更少的特征3、增加特征量4、增加高次项5、增大或减小正则化参数lambda的值很多人只是随机选择上述方法的一种，即浪费时间又没有效果。所以接下来会介绍模型的评估及机器学习的诊断法。二、模型评估(EvaluatingaHypothesis)1、评估假设：一个训练误差最小

阿尔基亚·2023-01-03 12:04

吴恩达机器学习[9]-神经网络学习

神经网络学习NeuralNetwork非线性假设Non-linearhypotheses神经元与大脑Neuronsandthebrain模型展示1Modelrepresentation1模型展示2Modelrepresentation2例子与直觉理解1Examplesandintuition1例子与直觉理解2Examplesandintuition2多元分类Multi-classclassific

踏归1234·2023-01-02 07:19

吴恩达机器学习编程作业总结——具有神经网络思维的Logistic回归

目录吴恩达机器学习编程作业总结——具有神经网络思维的Logistic回归1.猫教程1.1训练集和测试集介绍1.2图片数据处理1.2.1对图片降维，转置：1.2.2标准化，图片数据的每一行除以255，使其处于

发光的黑暗·2023-01-02 07:19

吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现（对应ex3练习）

前言：本次作业主要是一个多分类案例的实现。其主要是利用logistic算法，多分类与二分类问题相似。其主要思想是将N类别的分类转换成N个二分类问题，每次选择其中一个类别作为正类，其余的类别都作为反类，计算出相应的权重。最后通过计算出来的N个权重对输入样本做预测，选取其中最大输出作为最终的输出。lrCostFunction.m该函数是正则化logistic算法的实现，包括计算代价函数和梯度，值得注意

非常满意·2023-01-02 07:15

吴恩达机器学习课程07——神经网络学习

目录神经网络模型前向传播反向传播神经网络模型关于这一块的入门知识，比如什么是神经网络呀，等等抽象的入门概念，我不打算讲太多，准确的说，吴恩达老师的课程里已经陈述了一遍了，比较好理解，没有太多要讲的地方。今天的话，我主要想再讲一下前向传播和反向传播的知识（主要是反向传播），这一块其实吴恩达老师也拿出了很多的时间来讲解，但是说实话，这一块内容比较的绕，需要一定的数学功底，之前我也专门总结过很多次了，即

CtrlZ1·2023-01-02 07:45

Python吴恩达机器学习作业 4 - 神经网络

编程作业4-神经网络对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播前馈神经网络。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，我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。由于我们在练习3中使用的数据集是相同的，所以我们将重新使用代码来加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pypl

Puzzle harvester·2023-01-02 07:45

吴恩达机器学习——Andrew Ng machine-learning-ex3 python实现

目录Exercise3:Multi-classClassiﬁcationandNeuralNetworks1.Multi-classClassiﬁcation1.1LoadingandVisualizingData1.2VectorizeLogisticRegression1.3One-vs-AllTraining1.4PredictforOne-Vs-All2.NeuralNetworks2.1

令狐傻笑·2023-01-02 07:10

吴恩达机器学习（七）—— 神经网络：Representation

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-01-02 07:31

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.2 新手村（分类）

目录6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限decisionboundary6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化算法6-7多元分类：一对多7-1过拟合问题7-2代价函数7-3线性回归的正则化7-4logistic回归的正则化温故而知新~~~~6-1分类1.内容：当预测的变量y是一个离散值（012345.。。）情况下的分类问题，逻辑（logistic）回归算法，当今最流行、最广泛使

玉一·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习[8]-正则化在线性回归、logistic回归应用与python实现

正则化-线性回归及logistic回归的应用与python实现过拟合问题overfitting问题识别过拟合问题解决代价函数costfunction线性回归的正则化logistic回归的正则化代码实现+可视化过拟合问题overfitting问题识别欠拟合（underfitting)或高偏差（highbias），拟合效果差恰好拟合（justright）过拟合（overfiiting）或高方差（hig

踏归1234·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习—— 六、逻辑回归（Logistic Regression）

六、逻辑回归（LogisticRegression）6.1分类问题算法的性质是：它的输出值永远在0到1之间。当hθ(x)>=0.5{h_\theta}\left(x\right)>=0.5hθ(x)>=0.5时，预测y=1y=1y=1。当hθ(x)<0.5{h_\theta}\left(x\right)<0.5hθ(x)<0.5时，预测y=0y=0y=0。6.2逻辑函数hθ(x)=g(θTX)h_

天天152·2023-01-01 13:50

《吴恩达机器学习》15 异常检测

异常检测前言一、高斯分布1、问题描述2、算法二、异常检测方法应用1、应用方式2、异常检测与监督学习比较3、特征选择三、多变量的高斯分布总结前言异常检测首先不是检测机器学习算法中的异常，也不是一个算法，它指的是一种应用场景（刚开始时我也陷入这两种猜测。。。）比如在工厂内生产一批零件，我们用高斯分布的方法来预测新生产的零件的异常状况。这就是本章学习的内容——异常检测一、高斯分布正态分布（Normald

JockerWong·2023-01-01 13:18

《吴恩达机器学习》18 机器学习总结

前言原机器学习最后一章的内容为图片文字识别，但是笔者在看了这一章的课程之后发现其内容可能实际应用性不大，课程讲的ocr识别的方法已经不适合目前主流的算法（目前主流使用CNN——卷积神经网络），故省略这一章节的笔记，改为对整个机器学习课程的总结。一、监督学习算法1、线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为hθ

JockerWong·2023-01-01 13:18

《吴恩达机器学习》6 Logistic 回归

Logistic回归前言一、Logistic回归1、分类算法2、决策边界二、代价函数及梯度下降法1、代价函数2、简化模型3、梯度下降法三、高级优化算法及多分类问题1、几种高级优化算法2、多分类问题总结前言前面的课程我们讨论的都是线性回归方程，比如根据历史数据预测房价等，他们的共同特别就是数据是一种随着变量呈现一种线性关系。那么对于分类问题，如根据邮件的内容标记是否垃圾邮件，机器学习的解法又是怎么样

JockerWong·2023-01-01 13:17

吴恩达机器学习笔记（6）——Logistic回归

1.Classification我们可以尝试使用线性回归来实现分类，所要做的就是在线性回归拟合数据以后给他一个threshold（阈值），例如在下面的例子中，就可以给一个0.5作为阈值（当hθ(x)的值大于等于0.5时，预测y为1；当hθ(x)小于0.5时，预测y为0）来预测肿瘤的性质（良性或恶性）。在这种情况下，我们所看到的使用线性回归来实现分类任务好像没有问题，但是，当我们多了一个训练样本时，

不跑步就等肥·2023-01-01 13:47

吴恩达机器学习笔记week6——逻辑回归 Logistics Regression）

吴恩达机器学习笔记week6——逻辑回归LogisticsRegression）6-1.分类Classification6-2.假设陈述HypothesisRepresentation6-3.决策界限decisionboundary6

Saulty·2023-01-01 13:44

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

风度78·2022-12-31 12:11

nlp——机器学习（2）

下面是今天学习笔记：吴恩达机器学习笔记：梯度下降算法：应用于线性回归，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:

soobinnim·2022-12-30 22:57

机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务

逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记

念旧NiceJeo·2022-12-30 16:54

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:52

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习1、神经网络模型我们将一个神经元模拟成一个逻辑单元，下图表示对hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)进行计算的神经元，黄色圆圈代表一个神经元，蓝色圆圈代表树突或轴突传输的信号

毕君郁·2022-12-28 12:13

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

7神经网络解决特征数量过多，线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络，输入层仅接收外界信号，输出层为M-P神经元，可容易实现逻辑与或非运算，感知机权重学习

杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

【机器学习（四）】分类问题与logistic回归模型

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P32-P36、P38。情景引入在前面几篇文章中，我们提到了判断邮件是否为垃圾邮件的例子，以及良性与恶性肿瘤的例子。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（五）】高级优化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P37。回顾梯度下降算法我们有一个代价函数J，而我们想要使它最小化。

趴抖·2022-12-28 12:35

【机器学习（七）】神经网络入门及多元分类

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P43-P49。神经网络的起源人们想尝试设计出模仿大脑的算法。它的理念就是，如果我们想要建立学习系统，我们可以选择去模仿大脑。

趴抖·2022-12-28 12:35

吴恩达机器学习手写笔记（持续更新ing）

吴恩达机器学习笔记文章目录吴恩达机器学习笔记1.Introduction2.Linearregressionwithonevariable3.LinearAlgebrareview4.多变量线性回归（Linearregressionwithmultiplevariables

Mrwei_418·2022-12-26 13:02

【课程整理】随机系统期末整理

文章目录1概率论部分(1-4)概率空间随机变量概率分布随机变量的函数仍然是随机变量条件期望2随机过程(5-7)随机过程Martingale停时马尔科夫链3参数估计(8-10)参数估计问题充分统计量贝叶斯估计非随机估计部分思维导图如下，私信发送html完整版1概率论部分(1-4)概率空间概率空间的三要素：(Ω,F,P)\Omega,\mathcal{F},P)Ω,F,P)⇒\Rightarrow⇒(

ALL 2 WELL·2022-12-25 19:46

K-means聚类与PCA【Coursera 斯坦福机器学习】

本文基于Coursera斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者所有非手画图像（除公式）均来自课程侵删—————————————————————————————————————

爱看动漫的李皮皮·2022-12-24 13:58

吴恩达机器学习入门笔记

一、绪论1、监督学习：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。监督学习包括回归和分类理解：监督学习中训练数据既有特征又有标签，通过学习，让机器在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。举例：①【回归】房子大小（特征），预测房价（标签）②【分类】肿瘤大小（特征），预测肿瘤是否良性（标签）2、无监督学习：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，

Umikaze_·2022-12-23 23:03

吴恩达机器学习总结（三）——神经网络的反向传播

神经网络的反向传播在上一篇博客中，利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了，但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。这时我们需要使用这个误差值来调整神经网络本身，进而改变神经网络的输出值。误差传递我们知道在前向传播中，每个节点向下一层传递的信号所占权重不同。若只有一个节点的信号传递到输出节点，那调整神经网络输出值的方式将简单的多，只需要更新这个节点的权重即可。假如有多个

Anaconda_·2022-12-23 23:02

【吴恩达机器学习笔记】001 什么是机器学习（What is Machine Learning）

一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。二、机器学习的定义Arth

水亦心·2022-12-23 23:57

吴恩达机器学习（一）定义及算法简单介绍

WhatisMachineLearning?TwodefinitionsofMachineLearningareoffered.ArthurSamueldescribeditas:"thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed."Thisisanolder,informaldef

hosheaw·2022-12-23 23:55

机器学习 | 吴恩达机器学习第九周编程作业(Python版）

实验指导书下载密码:bgi7本篇博客主要讲解，吴恩达机器学习第九周的编程作业，主要包含异常检测实验和电影推荐系统实验两部分。原始实验使用Matlab实现，本篇博客提供Python版本。

CoreJT·2022-12-23 22:58

吴恩达机器学习的报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ipympl‘

我的问题是解决方案就是首先在用命令行打开项目所在目录,先在编译器里面openinterminal，然后condaactivate某个环境，如果使用的是base环境就直接condaactivate然后直接pipinstallipympl

阿维的博客日记·2022-12-23 21:50

2022吴恩达机器学习课程——第三课（非监督学习）

注：参考B站视频教程视频链接：【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】写在前面：文章只是为了记录学习课程的整个过程，方便以后查漏补缺，方便找到对应章节，希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程

now_try_·2022-12-23 12:35

吴恩达机器学习6-逻辑回归

吴恩达机器学习6-逻辑回归1.分类问题如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件：答案只有两种是或不是如果使用线性回归，如下图:函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，不便于判断引入逻辑回归：算法的性质是：它的输出值永远在

小y同学在学习·2022-12-22 13:55

【机器学习（一）】什么是机器学习、监督学习及无监督学习

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。

趴抖·2022-12-22 11:19

【机器学习（二）】模型描述与代价函数

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。模型描述引例仍然是上期运用的房价例子：假设现出售的房子大小为1250平方英尺，想要推测它的房价。

趴抖·2022-12-22 11:17

【机器学习（三）】线性回归的梯度下降法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。梯度下降法梯度下降法可以最小化任意函数J问题描述我们有一个函数J(θ_0,θ_1),现在需要用一个算法来最小化该函数J。