吴恩达机器学习：week1 第21页

机器学习的1000+篇文章总结

吴恩达机器学习-9-降维PCAhttp://www.ai2news.com/blog/12185/机器学习也有弱点？哪些是机器学习的未解之谜？http://www.ai2news.c

AI牛丝·2022-03-10 07:48

吴恩达机器学习笔记（二）

第三十三课：正规方程（区别于迭代方法的直接解法）对于某些线性回归问题，正规方程会给我们更好的方法来求得参数θ的最优值。不同于梯度下降法的迭代解法，正规方程提供了一种求θ的解析解法，可以直接一次性的求解θ的最优值。常规而言，通过解析法求最小值的时候，一般是求导然后令导数等于零。但是由于这里的θ包含很多不同的特征，所以本质上来说也是只要求偏导然后置零即可。m：是训练样本数量；n：特征变量数，其实是n+

带刺的小花_ea97·2022-02-19 15:34

《细节》-如何轻松影响他人（上）

PS：因展示限制，建议点击图片放大阅读~【Week1】Week1【Week2】Week2

书八两·2022-02-19 13:25

SQL终于连上了db2

把week1和week2的练习都补完和做完了，明天可以专心搞和Python的对接了。心理还是挺爽的，又有了新的进步，满心欢喜。你说这门课不好么，其实也挺好的，至少是让你开了一下眼界，虽然

自由的赳赳·2022-02-18 10:54

Week1之语言概述

WhyPython?WhatPython?ThinkingPython1.演进中的编译语言1946-1981计算机结构时代j计算性能问题1981-2008网络和视窗时代计算交互问题2008-2016复杂信息系统时代数据周期问题2016至今人工智能时代人类需求问题时代的不同导致对语言的需求不一样,Python是时代的选择2.语言特点通用语言，脚本语言，胶水语言，跨平台语言，多模型语言语法简洁没有分号

山行牧野·2022-02-18 06:16

算法学习week1

第一周过去都快一个月了，做一点回顾记录。“Iwill,infact,claimthatthedifferencebetweenabadprogrammerandagoodoneiswhetherheconsidershiscodeorhisdatastructuresmoreimportant.Badprogrammersworryaboutthecode.Goodprogrammersworry

打出了枫采·2022-02-18 03:44

56号梅海睿｜30天主题拍摄大作战week1城市主题

DAY1主题:行人看风景的人成为别人眼中“最美的风景”图片发自AppDAY2主题:交通工具今天拍了很多交通工具，有共享单车，有汽车，儿童小火车等，都不甚满意。无意中在发呆的时候发现了“最厉害的交通工具”，算创意照片吧！图片发自AppDAY3主题:夜景闪亮的繁星，在现在污染日益严重的城市，越来越难觅踪迹。愿点点灯光化作漫天繁星，慰藉人们心中所愿！图片发自AppDAY4主题:广告牌＆橱窗下课后约上伙伴

梅海睿·2022-02-16 14:29

2019年11月week1 EBV阳性弥漫大B细胞淋巴瘤

ComprehensiveGenomicProfilingofEBV-PositiveDiffuseLargeB-cellLymphomaandtheExpressionandClinicopathologicalCorrelationsofSomeRelatedGenes.全文病毒与肿瘤分析思路二代测序：EBV+DLBCL和EBV-DLBCL的遗传变异1）对近两年40个FFPE的样本进行NGS：

aprilllm·2022-02-15 17:11

失败的家庭会议

week1分享一个失败的案例，今天召开家庭会议，会议前，我女儿说，能不说感谢吗？我就没有回应。会议开始以后，弟弟和我先说完感谢，轮到姐姐了。姐姐说不说，没有感谢。

陌上花开6361988·2022-02-14 19:26

吴恩达机器学习丨思维导图丨坚持打卡23天——构建知识脉络，回顾总结复盘

Author：AXYZdong自动化专业工科男有一点思考，有一点想法，有一点理性！定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创唯一博客更新的地址为：AXYZdong的博客B站主页为：AXYZdong的个人主页文章目录0.前言1.思维导图使用说明2.思维导图主要内容3.思维导图正文0.引言（Introduction）1.单变量

AXYZdong·2022-02-14 07:29

【机器学习】神经网络识别手写数字（附python源码）

专栏持续更新中，欢迎订阅~Linux数据结构与算法机器学习文章目录非线性假设神经元与大脑正向传播：向量化实现神经网络中的特征值代价函数反向传播算法梯度检测训练神经网络过程总结吴恩达机器学习练习4源文件领取非线性假设我们先来说一下在有线性回归和

大拨鼠·2022-02-13 07:41

【易效能践行90天】周检视Week1

没有记录就没有发生。【90天三大目标】1、养成每日阅读习惯2、养成每日运动习惯3、养成七点前早起习惯【本周回顾】10/23-10/28。践行第一周，6天时间。总体来说，自己适应地还不错，当然也有一些小小的需要反思的部分。会在下面提到，先给自己一个鼓励。开端开的不错，望坚持✊。【本周周检视：行动-反思-下一步计划】1、健康坚持每日都有运动，无论是站桩还是散步或爬山，这个起步还不错。2、个人学习成长阅

郑婷Candy·2022-02-12 19:04

第七章 Logistic 回归

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·2022-02-12 10:47

实战计划：爬取网页信息

我的代码frombs4importBeautifulSoupwithopen('/Users/Mo1iy/Downloads/Plan-for-combating-master/week1/1_2/1_

Mo1iy·2022-02-11 19:26

吴恩达机器学习系列1——单变量线性回归

今天是第二部分——单变量线性回归，即监督学习中基于单个特征输入的线性回归算法。该部分主要了解的内容是单变量线性回归算法的模型表示，损失函数以及用于求解的梯度下降方法，这实际上也展示了一个完整的监督学习过程。1、ModelRepresentation在了解模型表示之前，我们需要明确监督学习算法的工作方式。正如之前所言，学习算法就是从数据中产生模型的算法，因此我们首先需要有一个数据集即训练集，然后将训

飞奔的小鱼儿·2022-02-10 20:00

创业的大学生必须懂得5条消费者心理学，利用它轻松破局week1

本文开始记录我本人作为一个小白PM的大四学生的五商学习笔记，和知乎上应该有很多优秀的五商学习笔记，但毕竟是别人的东西，只有将其融入到自己的知识体系中并能够持续产出才叫自己的知识嘛～以上，我接下来会持续更新。欢迎提意见和建议微信公众号：PM小代同步更新和你一起，终身学习——得到app01、心里账户：从最有钱的那个账户花钱「概念」我们会把钱分门别类地存在不同的心理账户里面。比如说，生活必要的开支账户，

鲜衣怒马持刀·2022-02-10 03:06

Week1 7-12句原文

7.Butthoselifesupportsystemsthatkeepusaliveevenifweliveinacityareproducedbyhealthyecosystemsandnoneofthoseecosystemswillrunwellwithoutinsects.8.Insectsrelyonweedsandnativeplantsforfoodandshelter.9.And

JoyceZhang_1936·2022-02-07 02:43

hgame的week1逆向

helloRe：ida直接出答案，过~brainfucker：image.pngimage.png提取下代码：image.png试着分析第一行：用到data[0]位和data[1]，表示输入一个字符到data[0]表示ptr下标+1<表示ptr下标-1表示data[0]或者data[1]的值+1表示data[0]或者data[1]的值-1[]括号和括号要匹配.表示输出当前data[0]或者data

小白King·2022-02-05 06:02

29号遇见乌云的光|30天主题摄影大作战week1城市

嗨！大家好！我是遇见乌云的光，第一次参加摄影活动！虽然没摸过相机，但喜欢用手机记录发现的美好！下面是我这周的作品！投稿人:遇见乌云的光组:第二组号:29拍照工具:OPPO手机作品1行人图片发自App晨练时，总会遇到那位老爷爷。每天他都早早的出现在那里，认真的练习着心爱的二胡。有坚持有执著的生命永远年轻！作品2交通工具主题《共享单车》图片发自App小城市每个小区的角落都整齐的存放着共享单车!人来人往

遇见乌云的光·2022-02-05 03:51

英国生活记录 week1

2018年8月4号上午10点55分，我坐上了芬兰航空的飞机，前往英国开始一段学习的生活。这一天，一直在向零时区前进，一直向东飞，把8月4号过了31个小时。我决定把每一周都记录下来，看看这58个星期能不能过得像一部电影一样。这是第一周①，谢菲尔德·工业城市我来到的城市是谢菲尔德，百度一下会发现它位于英国的中心，也可以说算是英国的心脏了，纯位置上的心脏。曾经是一个工业化的城市，来到之后会发现这里的建筑

朱诺加油·2022-02-05 03:20

剑指 week1

1.找出数组中重复的数字注意点：1.有一个出现在0~n-1之外的就要返回-12.空值返回-13.时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)的解法classSolution{public:intduplicateInArray(vector&nums){intn=nums.size();if(n==0)return-1;for(inti=0;i=n)return-1;}for(inti=0;i&nums

Tsukinousag·2022-02-03 11:21

Tuesdays with Morrie 读书线上分享会Week1

本次线上分享会在安班的安排下井然有序地进行着～主持人开场介绍完后，大家便开始了自己的分享～【环节一：畅谈本周读书心得】二毛给我们做了相当精彩的presentation，开了个好头！她将自己的读书心得分成6部分：关于自怜、关于同理心、关于如何过好这一生、关于爱和友情、关于如何看待八卦，还有一部分是自己欣赏的一章～每个问题都有原文的出处以及详细的标记，大家也可以参考这种做笔记的方式。二毛还通过书中内容

阳光下的星星略略略·2022-01-02 22:45

机器学习笔记 - week1 -（二、单变量线性回归 Part2）

2.5梯度下降在求解机器学习算法的模型参数，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。梯度下降的思想：开始时我们随机选择一个参数的组合，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。梯度下降的缺点：持续迭代直到一个局部最小值（localminimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便

火箭蛋头·2021-12-25 09:26

机器学习笔记 - week1 -（二、单变量线性回归 Part1）

2.1模型表示描述回归问题中用到的符号定义：代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量代表目标变量/输出变量代表训练集中的实例代表第i个观察实例代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis）hypothesis这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格我们把它喂给我们的学习算法，学习算法输出一个函数，通常表示为小写表示。我们

火箭蛋头·2021-12-25 09:19

学习篇|儿童观察与评价Week1

调整好了状态，我重新上起网课啦！儿童观察与评价实践学习，是我从今年下半年开始正式对自己确定的一个学习方向，基于学习与实践同步配合，总算是找到了自己的节奏。经历了迷茫、内耗、带娃没精力……我又出发了！好了，回到我这次学习的课程️。90后陈欢博士讲儿童观察，第一周的学习二刷了还是意犹未尽，她讲到了好几个点让我的内心很触动，或许也是我为什么选择走进儿童的原因——儿童想被看见，但不想被评判。这句话，对大人

楚程cc·2021-12-08 00:32

Gradient Descen-multivariate（吴恩达机器学习：梯度下降在线性模型的应用）

多变量（multivariate）题目：预测房价(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入

Algorithm-·2021-11-27 11:22

Gradient Descen-univariate（吴恩达机器学习：梯度下降在线性模型的应用）

LinearRegression中的应用单变量（univariate）题目：预测利润处理Trainingset输入输出的数据提取并转换成矩阵形式损失函数求解梯度下降算法可视化预测单变量（univariate）题目：预测利润(吴恩达机器学习课后题链接放在最后

Algorithm-·2021-11-27 11:12

吴恩达机器学习第二次作业-逻辑回归（python实现）

这次作业的目的是运用课程上所学的逻辑回归方法（是二元分类问题）以及正则化处理方法的应用。这篇blog记录的我作业答案以及在做作业过程中遇到的一些问题(程序大部分是自己编写的,如果有同学熟悉pandas和scipy,有一些功能是可以调用这些工具包里面的标准函数实现的)。欢迎各位同学一起交流学习，如有错误欢迎批评指正。一、回顾一下逻辑回归与正则化处理的主要内容1、逻辑回归（1）分类问题与回归拟合问题不

ScarLeTzzz·2021-10-24 23:55

吴恩达机器学习编程作业ex8 Part1 Anomaly Detection

一、程序及函数1.引导脚本ex8.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise8|AnomalyDetectionandCollaborativeFiltering%%Instructions%--------------------------------------------------------------%%Thisfilecontainscodetha

Polaris_T·2021-10-20 14:34

吴恩达机器学习作业（八）——异常检测和推荐系统

异常检测参考资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes先看数据：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromscipy.ioimportloadmatimportmathdata=loadmat('data/ex8data1.mat')#

挂科难·2021-08-08 17:16

【吴恩达机器学习】第九周—异常检测和推荐系统

31.jpg1.异常检测1.1问题的动机异常检测，Anomalydetection，常用于非监督学习，让我们用一个飞机引擎的异常检测例子来说明。假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。假设此处有2个特征x1,x2。m个数据样本从，将样本和特征

Sunflow007·2021-06-27 19:42

【吴恩达机器学习】第五周—神经网络反向传播算法

31.jpg第五周—神经网络、反向传播算法和随机初始化1.神经网络的损失函数神经网络模型中损失函数/代价函数和之前的逻辑回归模型中的损失函数有什么区别？先回顾下正则化的逻辑回归模型：损失函数：1562925073373-a124c37c-96e4-4eea-b374-1d0d9f06eac2.png梯度下降算法：1562925085426-f5702e05-d74b-4baa-b12a-2bb25

Sunflow007·2021-06-26 01:17

吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差

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·2021-06-24 10:42

随机投影与ICA

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·2021-06-24 02:33

第十九章应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)

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·2021-06-21 08:11

吴恩达机器学习—逻辑回归

在求costfunction中的参数J的时候，先求J后求cost。若后求J的话，已经迭代生成了最佳的θ求出来的当然是0.做题的时候，先画出来样本分布，然后判断是否能够线性分类。不能的话，需要使用featureMapping技巧，将少量特征映射到多样特征中。效果如上做正则化的时候记得去掉第一列特征值！！！正则化后的代价函数正则化后的梯度，注意θ是从第二行开始的当lambda=0的时候，即没有正则化当

Allen的光影天地·2021-06-21 01:10

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

2019-01-06 week1 找到人生的意义

幸福的重点在于，生活形态看上去很朴素，但内涵却极尽丰富。根据具体的现实生活处境、生活方式和商业模式，建立一个既自由自在又富于流动性的简单生活形态。《少即是多：北欧自由生活意见》新幸福的十个条件：享受工作有关系亲密的朋友和家人拥有稳定的经济来源身心健康拥有富于刺激性的兴趣和生活方式拥有一定的时间自由选择适合自己的居住环境具备有效的思维习惯能够放眼未来感觉自己正在向目标迈进工作方面：这周的工作应该算比

寒风老猫2015·2021-06-19 09:41

三月week1文献阅读（下）:Pathway enrichment analysis and visualzation of omics data using g:Profiler,GSEA,C...

用EnrichmentMap显示富集结果VisualizationofenrichmentresultswithEnrichmentMap●时间~5分钟7.启动Cytoscape软件。Cytoscape入门教程可以在http://tutorialscytoscape.org中找到。8.在菜单中，点击Apps→EnrichmentMap。9.创建富集图面板将会出现(fig6)。使用g:Profile

米妮爱分享·2021-06-19 05:41

Week1 孤独症儿童实操培训

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旦卉·2021-06-19 02:45

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

机器学习 Week1 —— 线性回归，梯度下降

自学机器学习，我选择的是吴恩达在Coursera上的公开课MachineLearning，学了课程中的两个星期，发现讲得比较明白易懂，连微积分、矩阵都会补充一下基础知识。跟着这门课程，很多东西比较容易地就理解了。这几篇博客，我准备将学习过程中的笔记总结一下。MachineLearning--AndrewNg,Stanford这次主要介绍一下机器学习的基础知识，线性回归模型，损失函数，梯度下降法。机

Hardy_·2021-06-08 12:32

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

《斯坦福大学.人生设计课》读书笔记 WEEK1 1~2章

1.读完第二章，印象最深刻的两个词：重新定义问题，Youarehere你在这里。重新定义问题，是创新者和设计师拥有的特质。时刻牢记“我在这里”，立足于从当前位置出发。读不同的书会有不同的感受，有的书，你能从中感受到文字语言的魅力，体会人物的心理；有的书，你能看得见实实在在的东西，更像“方法论”。而《斯坦福大学.人生设计课》属于后者。但读不同种类的书，却都有一个共同点：感受。读前两章的过程中，我有思

Eason_Grace·2021-06-07 09:09

舞剧《孔子》准备

Week1借助图画书《孔子》让叮当和壮壮初步了解孔子，并记录孩子们想到的关于孔子的问题。Week21.回答孩子们的问题。

汀汀_f397·2021-06-06 09:29

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

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

FIT9137(week1-week4)

week1:threemajorfunctionsofanoperatingsystem(OS):processmanagementmemorymanagementfilemanagement1940sENIAC

raito4·2021-06-04 00:07

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