吴恩达机器学习：week1 第22页

吴恩达机器学习笔记（七）——初识神经网络

1.非线性假设对于我们之前学习的逻辑回归，当决策边界明显不是直线的时候，我们就需要使用高阶的多项式去绘制决策边界，但是当特征的数量不断增大，那么计算量也会随之增大，如下图所示，当有100个特征的时候：因此，简单的逻辑回归算法并不适合在特征n很大的情况下学习复杂的非线性假设。而神经网络则是学习复杂的非线性假设的一种好办法。2.神经网络的发展神经网络的出现是起源于人类想去模仿人类的神经系统，但是在早期

XHHP·2021-05-25 17:39

吴恩达机器学习课后作业——逻辑回归（Python实现）

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·2021-05-24 23:47

吴恩达机器学习-10-异常检测

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-10-异常检测“黑中有白，白中有黑，没有绝对的白，也没有绝对的黑，黑可衬白，白可映黑。

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:28

吴恩达机器学习-9-降维PCA

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-9-降维PCA在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法为何实施降维数据压缩数据可视化PCA算法PCA和线性回归算法的区别

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:34

吴恩达机器学习-8-聚类知识

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-8-聚类本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:27

吴恩达机器学习-7-支持向量机SVM

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-7-支持向量机SVM本周主要是讲解了支持向量机SVM的相关知识点硬间隔支持向量软间隔对偶问题优化目标OptimizationObjectives

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:11

吴恩达机器学习-6-机器学习的建议

出品：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-6-机器学习的建议本文中记录的是吴恩达老师对机器学习的建议，包含：应用机器学习的建议评估假设模型选择和交叉验证方差和偏差诊断正则化与过拟合问题应用机器学习的建议当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:30

吴恩达机器学习-5-神经网络学习Neural Networks Learning

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-5-神经网络学习NeuralNetworksLearning本文是在上节神经网络的基础上，做了进一步的阐述，内容包含：神经网络代价函数反向传播法及解释梯度检验神经网络的小结神经网络代价函数参数解释对几个参数的标记方法进行说明解释

尤尔小屋的猫·2021-05-20 09:19

2019.05 week1: SingleR 全自动细胞类型注释

这篇文章是2019年1月14日发表在NatureImmunology上的一篇文章：Reference-basedanalysisoflungsingle-cellsequencingrevealsatransitionalprofibroticmacrophage，文章中我最感兴趣的点在于SingleR包还有它对应的分析网站，这给没有已知标志的cell类群的鉴定提供了方法。摘要文章使用单细胞RNA

Aji·2021-05-20 04:37

Algorithmic Toolbox week1 Stress Test More

First,younoticethatthestresstestmagicallygaveusthetestinwhichourmainsolutionandalternativesolutiondifferedveryquickly.Butthat'snotalwaysthecase. Often,thecaseswhenthereareequalnumbersaresomekindsofco

爱跑步的coder·2021-05-19 20:02

吴恩达机器学习-4-神经网络基础

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-4-神经网络基础在本周中主要讲解的是神经网络-NeuralNetworks的基础知识：非线性假设神经元和大脑模型表示特征和直观理解多类分类问题非线性假设

尤尔小屋的猫·2021-05-19 17:38

吴恩达机器学习笔记（六）——过拟合问题

1.过拟合现象对于过拟合现象，这里采用线性回归中预测房价的例子来进行阐述。具体如下图所示：然后我们分别来评价者三个图对于数据的拟合效果。对于第一幅图而言，实际上就是强行用直线来进行拟合，但是这些数据明显不是一个线性的关系。通常我们将第一幅图的效果称为“欠拟合”。对于第二幅图而言，可以看到拟合效果是比较好的，并且也符合房价逐渐增大后会趋于平稳。对于第三幅图而言，虽然对于训练集的数据拟合效果非常好，但

XHHP·2021-05-18 17:30

吴恩达机器学习笔记（五）——逻辑回归

1.分类前面学习的线性回归是针对连续型的，本节学习的逻辑回归则是用来处理分类问题的，也就是得到的结果是离散值｛1，2，3，…｝。之所以叫逻辑回归，是因为历史原因，但是实际上是用来处理分类问题。如果对于分类问题采用线性回归的话，那么拟合曲线就会十分容易受到离群值的影响，造成预测的分类偏差较大。如下图所示：2.假设陈述在进行二分类问题的时候，我们会希望我们的假设函数因此，我们需要提出一个假设，让因变量

XHHP·2021-05-17 17:13

Coursera机器学习笔记1

Week1监督学习监督学习：我们已知一个数据集，且知道了正确的输出应该是什么形式，输入和输出之间具有某种联系。两种类型的监督学习问题：回归和分类。

los_pollos·2021-05-15 22:01

吴恩达机器学习课后作业——线性回归（Python实现）

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·2021-05-15 18:28

COMP9311 Database Systems WEEK1

1.课程简介（1）教师是RachidHamadi，名字发音是Ra’shid。（2）课程主要是理论，少量编程，使用开源软件PostgreSQL9.3.3，这个软件是engineer-based，市面常见的是web-basedMySQL。（3）共3个assignment：–Assignment1:ERDiagram/RelationalMapping(10%)(dueWeek5)–Assignment

Sisyphus235·2021-05-14 14:07

计算机科学和Python编程导论week1

缩进：同一个代码块一般保持一致的缩进。而一般是用四个空格来表示一个缩进。注释：用#来进行单行注释。多行注释用三个单引号（'''）或者三个双引号（"""）将注释括起来。数据类型Python的数据类型可分为：1、Numbers（数字）2、String（字符串）3、List（列表）4、Tuple（元组）5、Sets（集合）6、Dictionaries（字典）1、Numbers（数字）针对Numbers来

瘦长的丰一禾·2021-05-12 14:39

69号伊棠Galina｜30天主题拍摄大作战week1 你触摸过城市脉搏吗？

发现城市的一周像钱钟书的围城城里的人想出去城外的人想进来愿你在城市奔波中不忘初心度过愉快的一生图片发自App发现城市的一周①[行人]仔细捡瓶子的阿姨图片发自App最后一班地铁执勤的安保图片发自App哼着歌骑着电动车下班的人儿图片发自App②[交通工具]桥下四道前行的车辆图片发自App满载纸皮的三轮车图片发自App通向家乡的绿皮火车图片发自App诗歌漫游城市的公交车图片发自App我在等车也等你③[广

伊棠Galina·2021-05-11 04:10

python爬虫，交的第一篇作业

frombs4importBeautifulSoupimportreinfo=[]withopen('C:/Users/Administrator/Desktop/day1houework/Plan-for-combating-master/week1

RhettButler·2021-05-10 22:44

48霞/30天主题摄影大挑战week1

行人:早晨，一位帅哥在小西湖畔散步。图片发自App交通工具:春天来了，骑着小绿赏花去！图片发自App广告牌:饿了坐下来吃碗面。图片发自App夜景:美丽的护城河夜景！图片发自App建筑:许昌第一高楼中原饭店。图片发自App公园:公园里的牡丹仙子。图片发自App天空:早晨的天空。图片发自App

caoxia·2021-05-09 21:11

2020-01-08 Week1 不算周复盘的复盘

现在是2020年的一月8号，新的一年已经过去一周多了，我没有做什么复盘。群里大家晒出自己这样那样的计划、复盘，看了很羡慕。2019年至今，过得比往常的任何一年都要辛苦。初当妈妈的体验不是很好，处处不适应，各种紧张焦虑。这种情绪最大的受害者是老公，19年后我们的关系不再像往常那样甜蜜如初，互相都有了些疲倦，是那种平常夫妻间的疲倦，互相间多了些埋怨，少了些依偎。19年真的是超级难过，虽然也超级开心，目

Green994·2021-05-08 12:51

吴恩达机器学习作业（一）_python实现

必做部分：（主要参考了黄海广老师的文档）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv('ex1data1.txt',names=['population','profit'])data=df#defnormalize_feature(df):#returndf.apply(lambdacolumn

挂科难·2021-05-07 19:20

[深蓝学院] C++基础与深度解析 Week 1: C++基础

[深蓝学院]C++基础与深度解析Week1:C++编译与链接模型1.简单的加工模型2.解决方案：分块处理3.由“分块处理”衍生出来的概念3.1定义/声明(a)为什么需要“声明”？

Weiheng-Summer·2021-05-07 06:40

2020年Week1 复盘

现在已经是week3了，我才开始写week1的复盘，对，就是拖延症，我的拖延症太严重。不仅仅是在这个事情上面这样，工作上，生活上都存在极度的拖延症。什么都喜欢拖。

图大人和馆二爷·2021-05-06 09:51

链接汇总 week1 : 学习重点与难点

学会提问！告诫自己，为了养成独立思考的习惯心得总结体会：计算机课程体系**以后别问：能够用百度搜索到的问题！！**(有效解决问题的提问)[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NDI5ODQ2Ng==&mid=2247483666&idx=1&sn=201c119360515cfd7765a6fe6fb5d855]学习方法&Python之禅(为什么要每天都写点代

Alex96·2021-05-05 14:09

Week1 作业：我愿意招什么样的产品经理？

文章：招人标准，我愿意招什么样的产品经理我是05年毕业，一毕业便进入了一家日企的软件公司做程序员，我是在条条框框和一堆规范中成长起来的。08年进入了一家支付公司，担任过QA、研发、测试、项目经理、产品经理等。这么说吧，我从进入支付公司开始就从后端逐步进入前端，市场也亲自跑过，软件项目流程中的每一个环节基本上都涉足过。最后，也就是目前我是负责产品创新和需求分析方面的管理工作。在我看来如果我需要招聘产

凯爷下棋·2021-05-03 07:09

记录intern

(week1)day1.在paperwork配环境搞琐碎的事一天就过去了。。day2.装了虚拟机尼玛装了超久讨厌用windows＝＝下午导数据day3.太久没用数据库了非常疲惫。。

木木山金·2021-05-03 00:16

2018年WEEK 1 周检视

2018年WEEK1(1.01-1.07)周检视时间过得很快，2017年已经过完了，总结一下这周的收获吧：一、工作方面：这一周的工作主要是处理了出货订舱，和新产品的样品寄出事宜，和CH核对了THD的新产品项目

G192王朝云·2021-05-01 22:41

吴恩达机器学习精华总结1-监督学习与非监督学习

吴恩达机器学习-1-监督学习与非监督学习在第一周中讲解的内容包含：监督学习和无监督学习单变量线性回归问题代价函数梯度下降算法监督学习SupervisedLearning利用监督学习预测波士顿房价（回归问题

尤尔小屋的猫·2021-04-29 09:06

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(2)单变量线性回归和梯度下降(Linear Regression with One Variable and Gradient Descent)

2.单变量线性回归和梯度下降(LinearRegressionwithOneVariableandGradientDesce2.1模型表示线性回归算法，根据不同房屋尺寸预测住房价格，如果房子是1250平方尺大小，这房子能卖多少钱？首先可以构建一个模型，可能是条直线，从这个数据模型上来看，大约220000(美元)左右的价格可以卖掉这个房子。对于每个数据来说，我们给出了“正确的答案”，这是一个回归问题

Jorunk·2021-04-29 07:54

吴恩达机器学习笔记

α解释：有一个比较奇怪的问题是：假设你将θ1初始化在局部最低点，它已经在一个局部的最优处或者局部最低点，局部最优点的导数为零，因为导数是切线的斜率，梯度下降法更新θ1的值将什么都不会做。这也就解释了即使学习速率α保持不变，梯度下降法也可以收敛到局部最低点的原因。移动的幅度会越来越小，直到最终幅度非常小，此时已经收敛到局部极小值，所以没必要减小α的值可以用梯度下降法来尝试最小化任何代价函数J，而不只

带刺的小花_ea97·2021-04-28 22:16

吴恩达机器学习笔记-应用机器学习的建议

评估假设我们之前已经学习过一些机器学习的算法，现在我们来谈谈如何评估算法学习得到的假设。当发现预测的结果和实际的数据有误差的时候，我们需要进行一些调整来保证预测的准确性，大部分情况下，有以下几种办法来调整假设函数：获取更多的训练集减少特征的数量尝试使用更多的特征尝试使用多项式特征增大或减小lambda假设函数相对于训练集可能得到的误差很小，比如在过拟合的情况下，这时候就不能肯定假设函数是准确的。因

Carey_Wu·2021-04-28 12:13

吴恩达机器学习练习:SVM支持向量机

1SupportVectorMachines1.1ExampleDataset1%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromsklearnimportsvm大多数SVM的库会自动帮你添加额外的特征X₀

·2021-04-28 12:55

梦想日记week1❤️

【精时力日志】本营：4-6月梦想日记本践行营编号：DAY【001】日期：2021年【4】月【1】日1、[图]新增/翻阅梦想图片：新增梦想图：夏达作品一组：有山水自然，有奇幻妙想精怪。我已经喜欢夏达的作品与其人很多年了。喜欢她画面的细腻美感与灵韵，喜欢她的奇思妙想把虚幻梦境呈现，喜欢她刻画的人物角色鲜活可爱，喜欢她编织的故事天马行空又中有正气。亦喜欢她这个人，执着坚持做自己热爱的事，不为流俗所羁绊，

筝语XD·2021-04-26 21:26

2018-06-10 #Week1 ONE crazy summer

Agooseneckedfloorlampwithaglassbowlintheshapeofahalf-moon.Itwasmorefurniturethanshehadinthelivingroom.gooseneckedIt'sreallyvividtoportraitalampshapedinagooseneck.Onceagain,wefellintoourspyingpositions

泥巴叔叔·2021-04-24 16:16

早起小组复盘week1

早起目标：完成财富课立的flag每天小计划：每周要写两篇文章，那就3天一个单元/小循环，每天一个小时，一周可以有一天休息。时间分配：8点50要出门，洗漱30分钟，冥想20分钟，就是7点之前要起来。第一二天写一段，第三天整理和发公众号，再思考和开始下一篇。既然是每天进步一点点，只要保持写的状态——之前是一下想到题目，论点太多，总想着要求全。睡眠的保障：注意自己的睡眠周期，已经确定是1小时20分钟左右

大瑞RayD·2021-04-23 23:27

越读营2017年7月【2K5E每日一练】Week1汇总

越读营2017.7.3【2K5E每日一练】之“SMART”汇总版参与人数：3参与人：@无花岛主夫人@先生辉@Molly_zhang@无花岛主夫人SMART法则，让你立刻变Smart@先生辉2017.7.3[2K5E每日一练]@Molly_zhangDay113-SMART越读营2017.7.4【2K5E每日一练】之“GROW”汇总版参与人数：3参与人：@译心Isabella@无花岛主夫人@先生辉@

坚持星球演讲教练党党·2021-04-22 04:43

【学习笔记】杜克大学-怪诞行为学（2014）-Week1:非理性行为（Irrationality）

课程名称：怪诞行为学（ABeginner'sGuidetoIrrationalBehavior）授课老师：丹·艾瑞里（DanAriely，1968年4月29日—）是一位拥有犹太人血统的美国心理学及行为经济学教授，任教于美国杜克大学进阶后知之明中心（CenterforAdvancedHindsight）。课程介绍：本课程将研究诸如关于金钱和投资的“非理性”思维模式；期望是如何影响感知、经济和诚实人的

Darkchaox·2021-04-20 02:24

数据分析师 - Week 1

Week1花了大量时间来熟悉公司的数据，目前遇到最大的困难就是对于业务并不十分了解。导致了不是很理解需求当中所提及的一些数据。

梁脚毛·2021-04-20 01:17

吴恩达机器学习章节4：多变量线性回归

（注意：在使用下标时，我会在下标前面加上‘_’符号来表示后面为下标项。）4.1多维特征第二章节我们所讲的算法的特征值只有一个，但是在实际应用中我们的特征值有多个。我们先看下图：房价模型上图是房价模型的特征和其值的表。如何表示上图模型中的特征和特征值：n代表特征的数量x^(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。例如x^(2)为：x^(2)x_j^(i)代表特征矩阵中第i行的第j个

井上皓·2021-04-19 18:08

吴恩达机器学习——第二章：单变量线性回归

下面就让我们跟着吴恩达老师来学习单变量线性回归这个基础算法啦！！有问题的尽管提出来就好啦！！！在很多朋友们学习统计学或者机器学习时，一般第一个算法都是线性回归算法，在下面的学习中，你将会了解到监督学习过程完整的流程。关于监督学习的简述可以看我之前的文章哦！！一、模型表示先从一个例子入手。这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺

Colleen_oh·2021-04-19 11:39

【吴恩达机器学习】第一周—单变量线性回归

31.jpg1.课程回顾例1：房价和面积—预测给定一组房价和房屋面积的数据集，通过机器学习算法(监督学习)来拟合画出一条线，根据这条线来对未知的数据进行判断。1.png假设机器通过这些房价数据学习得到一条房价—面积关系线，如上图中红线，那么如果你朋友的750英尺的房子，就可以通过这条红线来估算出房价，可以看出，大约是在150K美金左右。这是一个典型的回归问题(Regression)，因为结果(房价

Sunflow007·2021-04-18 18:16

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

三月week1文献阅读：Pathwayenrichmentanalysisandvisualzationofomicsdatausingg:Profiler,GSEA,CytoscapeandEnrichmentMap

米妮爱分享·2021-04-18 01:09

吴恩达机器学习系列内容汇总

学习机器学习过程中的一些经验与方法吴恩达机器学习（一）——简介吴恩达机器学习（二）——线性回归吴恩达机器学习（三）——ex1：LinearRegression（MATLAB+Python）吴恩达机器学习

大彤小忆·2021-04-17 18:05

吴恩达机器学习（二十三）—— 应用实例：图片文字识别

1.问题描述和流水线2.滑动窗口3.获取大量数据：人工数据合成4.上限分析：流水线的哪个模块最有改进价值学习图片文字识别的应用实例要做的事情：展示一个复杂的机器学习系统是如何组合起来的；介绍机器学习流水线（machinelearningpipeline）的有关概念以及如何分配资源来对下一步的计划作决定；通过介绍photoOCR（photoOpticalCharaterRecognition照片

大彤小忆·2021-04-17 18:53

吴恩达机器学习（二十二）—— 大规模机器学习

1.大型数据集的学习2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.随机梯度下降收敛5.在线学习6.映射化简和数据并行1.大型数据集的学习 "It’snotwhohasthebestalgorithmthatwins.It’swhohasthemostdata."所以说，要想得到一个高效的机器学习系统的最好方式之一，就是用一个低偏差的学习算法，然后用很多数据来训练它。但是用很大的数据集也有自己的问题，

大彤小忆·2021-04-17 12:58

吴恩达机器学习（二十一）—— ex8：Anomaly Detection and Recommender Systems (MATLAB + Python)

一、异常检测1.1高斯分布1.2估计高斯参数1.3选择阈值εεε1.4高维数据集二、推荐系统2.1电影评分数据集2.2协同滤波学习算法2.2.1协同滤波代价函数2.2.2协同滤波梯度2.2.3正则化代价函数2.2.4正则化梯度2.3学习电影推荐2.3.1推荐三、MATLAB实现3.1ex8.m3.2ex8_cofi.m四、Python实现4.1ex8.py4.2ex8_cofi.py 本次练习对

大彤小忆·2021-04-16 16:25

吴恩达机器学习——第四章：多变量线性回归

4.1多维特征目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为。如下图在此，引入新的注释。代表特征的数量代表第个训练实例，是特征矩阵中的第行，是一个向量。比方说代表是特征矩阵中的第行代表特征矩阵中第行的第个特征，也就是第个训练实例的第个特征。如上图。支持多变量的假设表示为：此时模型中的参数是一个维的向量，任何

Colleen_oh·2021-04-15 10:17

吴恩达机器学习课程学习记录（2.单变量线性回归）

2020.10.6完成第二章：单变量线性回归（注：文章中的截图均来自于吴恩达老师的课程PPT）吴恩达老师的课程可在网易云课堂或B站进行观看。下面的笔记是按照网易云课堂中的课时来记录的。1、模型描述：讲了线性回归预测模型（一次函数）预测函数（hypothesisfunction）2、代价函数：介绍了代价函数（costfunction）的定义3、代价函数（1）：进一步取不同值计算代价函数的大小4、代价

2016年的夏天·2021-04-13 13:30

吴恩达机器学习——应用机器学习的建议

本章核心思想：在设计机器学习的系统时，怎样选择一条最合适、最正确的道路，来高效地应用我们之前学过的算法，进而在改进学习算法的表现时，来判断哪些途径可能是有帮助的，而哪些方法可能是无意义的。本章内容简介：·10.1决定下一步做什么·10.2评估假设·10.3模型选择和训练、验证、测试集·10.4诊断偏差与方差·10.5正则化和偏差、方差·10.6学习曲线·10.7决定接下来做什么10.1决定下一步做

SCY_e62e·2021-04-07 21:15

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