吴恩达机器学习：week1

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

BaseCTF 高校联合新生赛Week1(web)

目录HTTP是什么呀喵喵喵´•ﻌ•`编辑md5绕过欸ADarkRoomuploadAura酱的礼物HTTP是什么呀url转义：是将URL中的特殊字符转换为有效的ASCII字符格式的过程，以确保URL的正确解析和传输。这个过程涉及到将非ASCII字符替换为“%hh”格式，其中hh为两位十六进制数，对应于该字符在‌ISO-8859-1字符集里的编码值。URL转义的主要目的是为了确保URL中的特殊字符不

pink鱼·2024-08-31 16:47

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习

亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

20181111打卡

，Day1，今天累计读书10本[x]运动：平衡车[]自然：学认车牌，认车标识、看外面的花花草草[x]音乐：学唱walking[]每日一诗：Day1，今天累计学诗首[]每周一集MagicEnglish：Week1

爱朵朵鄱阳湖·2024-02-20 10:44

HGAME 2024 WEEK1 WP

文章目录WEBezHTTPBypassitSelectCourses2048*16jhatREezASMezPYCezUPXezIDAPWNEzSignInCRYPTO奇怪的图片ezRSAezMathezPRNGMISCSignIn来自星尘的问候simple_attack希儿希儿希尔签到放假比较闲，打打比赛WEBezHTTP来自vidar.club、UA要求阿巴阿巴阿巴、来自本地（提示不是XFF，

是Mumuzi·2024-02-19 19:01

hgame2024,week1

webezhttp1.请从vidar.club访问这个页面>>Referer:vidar.club2.请通过Mozilla/5.0(Vidar;VidarOSx86_64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/121.0.0.0Safari/537.36Edg/121.0.0.0访问此页面>>User-Agent:Mozilla/5.0(Vidar;V

yzzob·2024-02-19 19:29

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工

魏清宇·2024-02-11 09:55

week1，周总结（11.8—11.14）周复盘

大家好，今天是我第一次在上对自己的一个周复盘，也源于上周开始对自己实行了一个自律100天养成三个好习惯的计划。今天是我开始早起的112天，这个也就代表我想要改变并开始行动112天了，为何想要改变与开始早起呢？应该源于这两年受到疫情影响，生活工作处处受到危机感，也许是自己内心深处一直就有一颗想要改变现状的萌芽。一.早起虽然开始早起这么久时间了这周算是执行得最好的一周，本周7天都是在早上五点前起来的，

璃璃爱读书·2024-02-11 07:30

魏清宇·2024-02-11 02:53

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：1.png在这里我们有一系列点，却没有标签

Sunflow007·2024-02-09 20:26

吴恩达机器学习笔记（2）

一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

Hgame week1 web

1.Bypassit不准注册，禁用一下js成功注册登录拿到flag2.ezHTTP跟着提示走就行jwt解析一下3.点击选课发包时候显示已满一直发包就会选上每个都一直发包最后就可以全选课成功后来得知是后天每隔一段时间会放出一些课，一直发包就能在放课的时候选到课了4.2048*16右键，F12都被禁，直接开发者工具可以看到源码可以看到好多base64字符串，猜测base64加密了flag发现两个比较长

zmjjtt·2024-02-09 08:14

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

课程：吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价，组成的数据集来画图。

jenye_·2024-02-07 05:21

2021-03-05

week1就讲了Yang

悟空金月饺子·2024-02-07 00:50

计量经济学week1笔记

1.什么是计量经济学？衡量、分析经济上的一些事。要使用数学和统计学基础知识。计量经济学考虑在搜集和分析非实验经济数据时的问题。2.什么是非实验数据（观测数据）？并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来。3.为什么只能拿到观测数据？因为在社会科学中得到实验数据很困难。要么行不通，要么代价高昂，要么不道德。比如，如果我想知道工资与受教育的年数的关系。我要保证其他条件不变，一些人只上小学

郭一凡1998·2024-02-06 13:05

linear algebra week1 vectors

SothefirstthingweneedtodointhiscourseonLinearAlgebraistogetahandleonvectors,whichwillturnouttobereallyusefulforusinsolvingthoselinearalgebraproblems.Nowactually,ifwecouldfindwhatthesteepestwaydowntheh

爱跑步的coder·2024-02-05 21:10

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。

skylar0·2024-02-05 18:34

2022年周复盘week1（1.1-1.9）

周复盘（2022.1.1-1.9）习惯打卡：1.吃青蛙Day602.三大日记Day913.超鹿运动Day204.九宫格复盘Day95.身体护理Day86.口腔护理Day87.背诵英语单词Day7生活：经历了元旦节的几天假期和周末，这周总的节奏还是比较缓慢的，还抽空和张张看了两场电影，和闺蜜玩了一整天。工作：不怎么加班的一周，但是感受到了基础还是不够扎实，实务中第一次遇到的问题没办法第一时间梳理清楚

爱读书的小anno·2024-02-04 12:45

Week1

周一笔记printf函数printf函数的格式%d有符号10进制整型%i有符号10进制整型%u无符号10进制整型%o无符号8进制整型%x(%X)无符号16进制整型%f单、双精度浮点数(默认保留6位小数)%e(%E)以指数形式输出单、双精度浮点数%g(%G)以最短输出宽度,输出单、双精度浮点数%c字符%s字符串%p地址scanf函数//利用fflush方法清空缓冲区(不是所有平台都能使用)fflus

余生i_de8d·2024-02-03 19:17

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元（KKK）分类问题输出单元不止一个（K>1K\gt1K>1）神经网络的代价函数公式：hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\

yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案激活函数的选择为什么要使用激活函数

在需求预测案例中，awareness这个输入可能不是二元(binary)的，或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely)，此时相比将awareness规定为0、1，不如考虑概率，认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层，该层的神经元数量越少TensorFlow（张量流）实现神经网络的搭建sequential（）把两层顺序连接起来；如果有新的x，用predict()人工智能

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机，因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值，比如智能推荐，网络搜索，图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值，比如未来在自动驾驶汽车，工厂，农业，医疗

PengHao666999·2024-01-30 23:32

[HGAME 2023 week1]easyenc

查壳IDA打开字符串打开就发现了明显的标志int__cdeclmain(intargc,constchar**argv,constchar**envp){__int64v3;//rbx__int64v4;//raxcharv5;//alchar*v6;//rcxintv8[10];//[rsp+20h][rbp-19h]charv9;//[rsp+48h][rbp+Fh]__int128v10[3

_Nickname·2024-01-29 05:18

20181112打卡

Day2，今天累计读书4本[x]运动：平衡车[]自然：学认车牌，认车标识、看外面的花花草草[]音乐：学唱walking[]每日一诗：Day2，今天累计学诗1首《鹅》[]每周一集MagicEnglish：Week1

爱朵朵鄱阳湖·2024-01-28 07:28

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

【9周行动计划】Week 4 复盘

准备周的行动计划请见：9周行动计划（A9Plan）Week1复盘请见:【9周行动计划】Week1复盘Week2复盘请见:【9周行动计划】Week2复盘Week3复盘请见:【9周行动计划】We

抹香菁·2024-01-25 07:01

2022年西安邮电大学第三届网络安全技能大赛|Crypto

请批评指正1.双重凯撒爆破最省力2.Complex_math我拿到题目时，WP已经有了，因此这道题我没有做，借用一下，侵删3.Complex_math2这道题其实分为3个部分，尤其第1部分，在NewStar的Week1

zerorzeror·2024-01-25 05:55

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d

ttyykx·2024-01-25 04:51

吴恩达机器学习Coursera-week11

PhotoOCR在此章的课程中，Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题，并将一个大问题分解为多个小问题，并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来，从而解决这个大问题。我认为这是解决实际问题的一个经典的方法论，有助于我们在实际工作和生活中更好地思考问题，分解问题，并最终解决问题。ProblemDescriptionandPipeline此小

geekpy·2024-01-24 20:23

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

1.机器学习的概念在进行特定编程的情况下，给予计算机学习的能力。机器学习是一种人工智能的分支，它关注如何通过计算机算法和模型来使计算机系统从数据中学习和改进。机器学习的目标是让计算机系统能够自动分析和理解数据，并根据数据的模式和规律做出预测和决策，而无需明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根

清☆茶·2024-01-24 08:30

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

jenye_·2024-01-21 22:01

第八章正则化

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·2024-01-21 10:15

2022-12-14科研日志

今天主要学习了吴恩达机器学习的网课，又复习了一下机器学习；然后看了看VIO相关资料论文，今天看了几篇知网上搜到的关于VIO的硕士博士毕业论文和一篇20年的VIO综述，这方面的论文对于一个领域一般都有比较全面的描述

独孤西·2024-01-20 21:17

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

[HNCTF 2022 Week1]What is Web

flag在源码里<!是HTML文档的注释格式，在源码里按Ctrl+F搜索<!能帮你更快地找到提示。将这个字符串base64解码得到flag：

妙尽璇机·2024-01-17 23:06

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型，预测连续的数值输出；分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据，要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签，或是所有数据都是同一种标签

python小白22·2024-01-17 14:59

[0xGame 2023]

REVERSE[Week1]赛博天尊fromz3import*flag=[BitVec("num[%d]"%i,32)foriinrange(5)]s=Solver()s.add(7*flag[2]+5

liqingdi437·2024-01-16 08:33

[SHCTF-校外赛道]61名

REVERSE[WEEK1]ez_asmenc="nhuo[M`7mc7uhc$7midgbTf`7`$7%#ubf7ci5Y"foriinrange(len(enc)):print(chr((ord(

liqingdi437·2024-01-16 08:02

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。

skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference

skylar0·2024-01-10 18:22

【9周行动计划】Week 7 复盘