吴恩达机器学习：week1

吴恩达机器学习课程笔记——Ch3 线性代数知识

Chapter3线性代数回顾课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article/details/86523192Ch33.1线代相关知识3.2线代在机器学习的（非常）简单应用其它3.1线代相关知识好歹考过数一的人，甚至线代还是三门里比较...对吧，虽然现在忘得差不多了，但这门课涉及的知识非常非常基础，所以没得说。3.2线代在机器学习的（非
A_waken·2022-07-29 07:49

吴恩达机器学习笔记（四）——多元线性回归

1.多特征在之前学的线性回归中，只有一个特征。但是在实际生活中，我们还会考虑许多因素，因此通常会使用到多元线性回归。在这里，我们依然使用波特兰的房价数据，但是在前面的基础上，增加了多个特征进行房价的预测。具体如下图：为此我们需要增加一些符号的定义：n代表特征的个数（上图中n=4）m代表训练集样本的个数（上图中m=47）x(i)代表第i个样本（上图中x(2)=[1416,3,2,40]）xj(i)代
XHHP·2022-07-29 07:47

吴恩达《机器学习》课程笔记——第三章：线性代数回顾

上一篇※※※※※※※※【回到目录】※※※※※※※※下一篇吴恩达机器学习的课程中，关于线性代数方面的介绍比较少，而且比较简单，适合于系统学习过线性代数课程的人。
weixin_30675967·2022-07-29 07:16

吴恩达机器学习笔记 第三节 线性代数回顾

可以使用矩阵间的乘法来对多个预测对象进行多个假设的同时预测，这要比使用循环语句更加简单高效，大多数编程语言中都有优化的线性代数库来支持矩阵乘法的运算。矩阵乘法不符合交换律，符合结合律。单位矩阵I。矩阵的逆和转置。注意这里的A需要是一个方阵（m*m），且有逆矩阵时才有相乘为单位矩阵。那些没有逆矩阵的矩阵成为奇异矩阵或退化矩阵。转置矩阵：
桃木————·2022-07-29 07:13

吴恩达机器学习笔记---Octave教程(Python实现)

前言本节主要将吴恩达机器学习中的Octave教程操作用Python实现，主要内容包括：1.基本操作(BasicOperations)2.移动数据(MovingDataAround)3.计算数据(ComputingonData
ML0209·2022-07-29 07:11

吴恩达机器学习笔记---线性代数复习

前言1.矩阵和向量(MatricesandVectors)2.矩阵的加、减、乘、逆和转置线性代数回顾(LinearAlgebraReview)这一节主要是回顾矩阵和向量的有关知识，比较简单，先罗列一下知识点，再通过代码回顾一下。矩阵的维数用行数×列数(m×n)来表示一般用大写字母A，B，C等表示矩阵，用下标指引矩阵中的元素，例如Aij表示是第i行第j列的元素(一般从1开始计数，有时从0开始计数)向
ML0209·2022-07-29 07:40

吴恩达机器学习课程笔记－3.线性代数回顾

文章目录3.线性代数回顾（LinearAlgebraReview）3.1矩阵和向量（MatricesandVectors）3.2加法和标量乘法（AdditionandScalarMultiplication）3.3矩阵向量乘法（Matrix-VectorMultiplication）3.4矩阵乘法（Matrix-MatrixMultiplication）3.5矩阵乘法的性质（MatrixMulti
st4yfoolish·2022-07-29 07:39

【吴恩达机器学习笔记】第五章 Octave教程

搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’获取更多人工智能、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/qq_36645271github：https://github.com/aimi-cn/AILearners第五章Octave教程5.1基本操作在Octave中，我们可以使用PS1(’>>’)指令来改变命令提示符。%后跟的是注释。>>a=3;%分
Jermiane·2022-07-29 07:37

《吴恩达机器学习》3 线性代数回顾

线性代数回顾前言一、矩阵和向量1、张量2、标量3、矩阵4、向量二、矩阵和向量运算1、矩阵加法2、矩阵与标量乘除法3、矩阵与矩阵乘法（重要）三、矩阵运算特性1、不满足乘法交换律2、满足乘法结合律3、单位矩阵4、特殊技巧四、逆矩阵和转置1、逆矩阵2、转置总结前言线性代数的知识在机器学习中是非常重要的，几乎所有的运算都是基于矩阵（Matrix）、向量（Vector）的运算，因此打好线性代数的基础（不求精
JockerWong·2022-07-29 07:36

机器学习笔记（参考吴恩达机器学习视频笔记）03_线性代数回顾

矩阵乘法：矩阵乘以矩阵，变成矩阵。用代表单位矩阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1以外全都为0，如：矩阵的转置：
Gary.fu·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习课程笔记——Octave安装过程记录

Octave软件安装网址：Octave安装官网点击下载键选择适合自己电脑的环境安装：最开始可能会弹出一个警告，好像是没安装什么功能插件，选择无视它就没问题了。请尽量选择默认路径和安装模式，我修改到E盘时发生了中断报错。安装时若有警告，请不断点击信任，360的风险自动阻止是真的坑……之后就是打开应用程序，进行第一次运行测试。pkgrebuild该命令的作用是将octave-forgepackages
菜到安详准备入土·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习笔记之Octave/Matlab教程

Octave：基本运算符用百分号表示注释，true为数值1，false为数值0，不等号表示为~=；例如，1~=2，返回的结果为1，即true。要改变Octave的提示符，代码为：PS1('>>');这样把Octave的提示符改为引号内的字符。；可以不打印复制的变量，与C相同。矩阵中；的意思表示切换到下一行。Octave或Matlab中数组的索引是从1开始的，而不是从0开始。Matlab默认将数学运
iblue_coffee·2022-07-29 07:31

吴恩达机器学习 学习笔记 之 五 Octave 学习

5-1BasicOperations——基本操作Octave是一种很好的原始语言(prototypinglanguage)，使用Octave你能快速地实现你的算法，剩下的事情，你只需要进行大规模的资源配置，你只用再花时间用C++或Java这些语言把算法重新实现就行了。开发项目的时间是很宝贵的，机器学习的时间也是很宝贵的。所以，如果你能让你的学习算法在Octave上快速的实现，基本的想法实现以后，再
张之海·2022-07-29 07:30

吴恩达机器学习 学习笔记 之 三 线性代数基础

由于笔者正处学生阶段，这部分刚刚学习过，所以只浏览一遍视频，不再做完整笔记。三、线性代数回顾(LinearAlgebraReview)3.1矩阵和向量参考视频:3-1-MatricesandVectors(9min).mkv如图：这个是4×2矩阵，即4行2列，如m为行，n为列，那么m×n即4×2矩阵的维数即行数×列数矩阵元素（矩阵项）：Aij指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向
张之海·2022-07-29 07:30

吴恩达机器学习笔记week3——线性代数知识点回顾

吴恩达机器学习笔记week3——线性代数知识点回顾3-1.矩阵(Matrix)和向量(Vector)3-2.加法和标量乘法3-3.矩阵向量乘法3-4.矩阵乘法3-5.矩阵乘法特征3-6.逆和转置3-1.
Saulty·2022-07-29 07:58

吴恩达机器学习视频学习笔记

吴恩达机器学习视频笔记介绍Introduction线性回归LinearRegression单变量OneVariable多变量MultipleVariables多项式回归PolynomialRegression
BubbleCodes·2022-07-29 07:56

吴恩达机器学习笔记目录

吴恩达机器学习笔记目录最近在学习吴恩达机器学习，学习过程中发现颇有乐趣，便顺手梳理一下，整理成笔记形式，供同学们参考。以下是课程目录，大家也可以有选择性的参阅。初次整理，不足之处请见谅。
言尽。·2022-07-29 07:26

一元线性回归模型及预测

学习率a的选择关于梯度下降每一步的变化补充：代码部分-案例实现数据导入数据并绘制初始图梯度产生函数梯度迭代函数代价函数绘图和预测结果前言：本系列为机器学习的学习笔记，参考教程链接：#(强推|双字)2022吴恩达机器学习
Twilight Sparkle.·2022-07-29 07:22

CS229 吴恩达机器学习 习题大作业答案 problem sets 04 PS04（第一问，欢迎指教）Neural Networks: MNIST image classification

1.NeuralNetworks:MNISTimageclassificationimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathMAX_POOL_SIZE=5CONVOLUTION_SIZE=4CONVOLUTION_FILTERS=2defforward_softmax(x):"""Computesoftmaxfunctionforas
ML--小小白·2022-07-23 13:20

【上】CS229 吴恩达机器学习 习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）

1.ASimpleNeuralNetwork(a)首先写出forward过程：z[1]=W[1]x+W0[1]h=σ(z[1])z[2]=W[2]h+W0[2]o=σ(z[2])\begin{aligned}z^{[1]}&=W^{[1]}x+W_{0}^{[1]}\\h&=\sigma\left(z^{[1]}\right)\\z^{[2]}&=W^{[2]}h+W_{0}^{[2]}\\o&=
ML--小小白·2022-07-23 13:49

CS229 吴恩达机器学习 习题答案 problem sets 02（全部问题，欢迎各位前辈指教）

01aimportnumpyasnpimportsrc.utilasutildefcalc_grad(X,Y,theta):"""Computethegradientofthelosswithrespecttotheta."""m,n=X.shapemargins=Y*X.dot(theta)probs=1./(1+np.exp(margins))grad=-(1./m)*(X.T.dot(pro
ML--小小白·2022-07-23 13:48

吴恩达机器学习（十八）线性回归、逻辑回归的正则化

文章目录1.线性回归的正则化1.1梯度下降+正则化1.2正规方程+正则化2.逻辑回归的正则化1.线性回归的正则化  对于线性回归，我们之前推导了两种算法，一种基于梯度下降，一种基于正规方程，接下来将这两种算法推广到正则化线性回归中去。正则化线性回归的优化目标，前面这部分是线性回归的一般目标，现在加上一个额外的正则化项，其中λ是正则化参数。1.1梯度下降+正则化  我们想找到一个参数θ来最小化正则化
计算机视觉从零学·2022-07-20 07:58

吴恩达机器学习（三）线性回归练习

1、单变量线性回归案例(梯度下降法)有不同城市对应人口数据以及利润，通过城市的人口数据来预测其利润。（1）读取数据、并进行可视化"""单变量线性回归案例"""#有不同城市对应人口数据以及利润#通过城市的人口数据来预测其利润importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据df=pd.read_csv('ex1data1.
undo_try·2022-07-20 07:50

吴恩达机器学习ex5-matlab版学习总结笔记-正则化线性回归和偏差方差

作业任务项一：正则化线性回归代码如下：load('E:\研究生\机器学习\吴恩达机器学习python作业代码\code\ex5-biasvsvariance\ex5data1.mat')plot(X,y
Tinner_000·2022-07-20 07:47

吴恩达机器学习 手推正则化线性回归 正规方程 小白第一篇文章

没有目录哈哈哈手推机器学习小萌新一名，最近在学习AndrewNg机器学习教程，总结了一些笔记，在学习中我会陆续发布一些，希望能帮到初学者！！！
野人 也有爱·2022-07-20 07:09

机器学习&深度学习资料汇总

pan.baidu.com/s/1mhVNIkC密码:cvp31234512345第二部分数据篇链接:https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP密码:qtuu11第三部分机器学习部分吴恩达机器学习链接
勇往直前的流浪刀客·2022-07-14 21:02

吴恩达机器学习 作业一线性回归python实现（注释超级详细）

如有侵权请联系删除1.引入库importnumpyasnp#导入numpy矩阵库importpandasaspd#类似于excal用来导入文本文件的importmatplotlib.pyplotasplt#用来画图的2.导入数据#——————————————————————————下面是数据导入——————————————————————path='ex1data1.txt'data=pd.rea
努力是一生的工具·2022-07-13 07:13

吴恩达机器学习作业1--采用python语言进行

机器学习作业11单变量线性回归1.1数据读取与显示python代码：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Population','Profit'])print(data)data.plot(x='Population',y='
试音刀郎·2022-07-13 07:13

吴恩达机器学习作业1---线性回归

一、单变量线性回归机器学习是基于实验建模，通过采用归纳推理来解决问题；通过已知的一些数据来进行归纳总结出一个公式对该问题比较适合的，从而对未知的数据进行预测。数据集描述：已知若干城市的人口和利润，用回归的方法计算去哪个城市发展。针对于本案例：第一步：提取特征；（1）本案例只有人口这个特征第二步：选择合适的模型。（1）由于因变量利润为一个离散值，故为回归模型。h(θ)=θ0+θ1x1+⋯+θnxnh
ly_ht·2022-07-13 07:10

吴恩达机器学习作业Python实现(一)：线性回归

单变量线性回归题目在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。数据6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,
Charliefive·2022-07-13 07:09

吴恩达机器学习作业笔记-ex1单变量线性回归

学习b站【吴恩达《机器学习》作业讲解集合篇！干货适合囤！囤！囤！-哔哩哔哩】https://b23.tv/OpO1FU的笔记完整代码放最后1.显示数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex1data1.txt'data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Popul
一木305·2022-07-13 07:33

吴恩达机器学习作业-Linear Regression（Python实现）

Task1：Linearregressionwithonevariable首先先引入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt用课程所给的数据生成表以及散点图path='E:\xxx\machinelearning\ex1data1.txt'//本地磁盘绝对路径data=pd.read_csv(path,header=N
程序员还要写代码·2022-07-13 07:03

pytorch实现吴恩达机器学习课后作业——线性回归

线性回归题目和数据题目：使用ex1data1.txt中给出的两个变量，分别设为x,y，来预测卡车利润（y）的收益值。在数据集，第一列表示城市人数（x），第二列该城市的卡车利润（y）数据集：6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,6.82338.3829,11.8867.4764,4.34838.5781,126.4862
若拂雪色·2022-07-13 07:03

吴恩达-机器学习作业-ex1 线性回归(中文译本与解析)

吴恩达-机器学习作业-中文译本与解析前言本文章主要用python语言完成斯坦福大学吴恩达机器学习的课程作业。课程作业原先使用的是Octave和MATLAB。
qq_44980515·2022-07-13 07:32

Python吴恩达机器学习作业 1 - 线性回归

机器学习作业1-线性回归1.单变量线性回归导入需要使用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt导入数据集。提醒大家：一定要把数据文件ex1data1.txt放在和程序同一个文件夹里，否则需要使用绝对路径访问文件将csv文件读入并转化为数据框形式，路径，指定哪一行作为表头。默认设置为0（即第一行作为表头），如果没有表头
Puzzle harvester·2022-07-13 07:59

【机器学习】 吴恩达机器学习作业 ex1 python实现+Matlab实现

文章目录1简单练习输出一个5*5的单位矩阵2单变量的线性回归2.1Ploting绘图2.2CostandGradientdescent单变量梯度下降2.3代价函数可视化3多变量线性回归3.1FeatureNormalization特征标准化3.2GradientDescent梯度下降3.3NormalEquations正规方程1简单练习输出一个5*5的单位矩阵matlabA=eye(5)pytho
Lydia.na·2022-07-13 07:53

吴恩达机器学习作业1-线性回归

题目概述：整个2的部分需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润数据在ex1data1.txt里，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。用到2个公式：代价函数：批量梯度下降进行优化：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#print(np.eye(5))#简单练习path='ex1data1.txt'data=
kingsure001·2022-07-13 07:22

吴恩达机器学习----推荐系统

吴恩达机器学习教程学习笔记（14/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2022-07-04 07:00

吴恩达机器学习----聚类

吴恩达机器学习教程学习笔记（11/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2022-07-04 07:29

吴恩达机器学习作业1-线性回归讲解版奔雷手

机器学习作业1-线性回归奔雷手1.单变量线性回归导入需要使用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt导入数据集。提醒:一定要把数据文件ex1data1.txt放在和程序同一个文件夹里，否则需要使用绝对路径访问文件将csv文件读入并转化为数据框形式,路径,指定哪一行作为表头。默认设置为0（即第一行作为表头），如果没有表
奔雷手&天行·2022-06-26 07:06

【机器学习】 吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现

文章目录内容回顾1.1假说表示1.2判定边界1.3代价函数1.4高级优化1.5正则化ex2逻辑回归作业2.1Part1:Plotting绘图2.2Part2:ComputeCostandGradient计算代价和梯度2.3Part3:Optimizingusingfminunc利用fminuc函数优化2.4Part4:PredictandAccuracies预测和准确度计算ex2正则化的逻辑回归3
Lydia.na·2022-06-22 07:57

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
QbitAl·2022-06-21 13:06

吴恩达机器学习课程-第十周

1.大规模机器学习1.1大型数据集的学习在线性回归模型中，如果使用的数据集样本数很大，由于每进行一次梯度下降都需要计算整个训练集的误差的平方和，这需要较大的计算量。所以首先应该做去检查要训练出一个较好的模型是否需要大数据集，可以绘制学习曲线来帮助判断。从左子图中较大的Jcv(θ)J_{cv}(\theta)Jcv(θ)的值可以看出该模型是一个高方差的模型(即过拟合)，所以增加训练样本可以提升模型效
J___code·2022-06-15 07:09

【吴恩达机器学习】学习记录2：多元梯度下降法与正规方程

使用矩阵运算多元线性回归多元梯度下降法为加快梯度下降速度的一些方法特征与多项式回归正规方程使用矩阵运算在较为复杂、数据量较多的情况下，使用矩阵这种数学表达形式会更加清晰并且有利于计算，吴恩达教授在视频中介绍了矩阵和向量的基本概念、矩阵的加法和数乘运算、矩阵和向量的乘法、矩阵的乘法及其特性、矩阵和逆和转置，矩阵的乘法可以使我们只需要做一次运算就能得到想要的多个结果，例如：【1】计算一个函数的不同取值
ayayayayo·2022-06-14 10:21

【机器学习】梯度下降之数据标准化

文章目录前言问题分析3D可视化解决方法特别注释：前言吴恩达机器学习学习笔记，看完文章大概需要三分钟问题分析在线性回归中，尤其是多变量回归模型，由于各个的数据之间量化纲位不同，如果数据范围分别是是【0~1000
计算机魔术师·2022-06-13 07:08

吴恩达机器学习----应用机器学习的建议

吴恩达机器学习教程学习笔记（8/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2022-06-12 15:40

吴恩达机器学习课程第七周笔记

吴恩达机器学习课程第七周笔记超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）调试处理（Tuningprocess）为超参数选择合适的范围（Usinganappropriatescaletopickhyperparameters
DreamHigh_GRT·2022-06-12 15:10

吴恩达机器学习课程-第六周(part1)

1.应用机器学习的建议1.1下一步做什么假如说在预测房价时产生了巨大的误差，现在要想改进这个算法，接下来应该怎么办？获得更多的训练样本尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度λ\lambdaλ尝试增加正则化程度λ\lambdaλ但是如果随机选择上面的某种方法来改进我们的算法会浪费很多事件，所以需要运用一些机器学习诊断法来帮助判断哪些方法对算法是有效的1.2评估一个假
J___code·2022-06-12 15:10

吴恩达机器学习课程-第六周(part2)

1.机器学习系统的设计以垃圾邮件分类算法为例开启讨论：1.1首先要做什么一般而言首先需要确定如何选择并表达特征向量xxx，假设选出垃圾邮件中100个常见词构建一个语料库，当这些词出现该邮件中，便将向量相应位置置为1，于是该邮件的向量表示为x=[0,0,1,1,...]Tx=[0,0,1,1,...]^Tx=[0,0,1,1,...]T。除此之外，为了构建该分类算法，还有很多事可以做:收集更多数据基
J___code·2022-06-12 15:40

吴恩达机器学习课程-第八周

1.聚类Clustering1.1无监督学习简介对于监督学习，训练集是有标签的，其目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界。而在非监督学习中，数据没有附带任何标签，如下图所示，将这些无标签的训练数据，输入到一个算法中，最终找这些数据的内在结构：1.2K-均值1.2.1算法流程K-均值(K-Means)算法是最普及的聚类算法，该算法需要一个未标记的数据集以及KKK值，然后将数据聚类成不同的组。具体
J___code·2022-06-12 15:08
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