吴恩达机器学习：week1 第3页

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习----神经网络：学习

吴恩达机器学习教程学习笔记（7/16）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·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

吴恩达机器学习教程学习笔记（6/16）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·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--中文笔记--第四周

吴恩达机器学习第四个星期1.诱因和动机1.1非线性假设函数1.2神经元和大脑2.神经网络2.1模型表示(1)2.2模型表示(2)3.应用3.1示例和直觉（1）3.1示例和直觉（2）3.3多类别分类参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-12 13:51

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

欠拟合过拟合正则化模型训练过程中会出现“欠拟合”（Underfitting）“过拟合”(Overfitting)现象。（欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。）如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习----正则化

吴恩达机器学习教程学习笔记（5/16）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·2023-11-10 17:01

吴恩达机器学习--正则化（4）

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。（3）如何处理过拟合1）丢弃一些不能正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）2）正则化。保留所有的特

翔燕·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习笔记--第三周-4.解决过拟合问题

week3-4.SolvingtheProblemofOverfitting一、TheProblemofOverfittingunderfitting=highbias；overfitting=highvariance。避免过拟合的方法：二、CostFunction在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。若正则化项中的系数l

Loki97·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被lecture8里面的权重函数定义给搞糊涂了。这里只是说了权重矩阵的维度，它和正则化项是没太大关系的，看一下对于二分类的代价函数权值theta是从1开始的，并不会对theta0进行压缩。

香辣老油条·2023-11-10 17:50

吴恩达机器学习--神经网络

文章目录1.神经网络概述1.1基本组成1.2示例1.2.1.需求预测1.2.2.图像感知1.3网络层1.4.神经网络前向传播1.5Tensorflow中数据形式1.6构建神经网络的方法1.6.1.逐步1.6.2.构建神经网络密集负载1.7前向传播代码2Optional2.1.人工智能2.2向量化3.Tensorflow3.1模型训练步骤3.2激活函数3.2.1选择激活函数3.2.2为什么神经网络中

_攒一口袋星星·2023-11-09 17:46

0xGame Web 2023

0xGameWeb2023[Week1]signin这题直接看源码就行，easy[Week1]baby_phpOST/?

Harder.·2023-11-08 23:19

SHCTF-校外赛道

SHCTF-校外赛道[WEEK1]babyRCE1(1)more:一页一页的显示档案内容2(2)less:与more类似，但是比more更好的是，他可以[pgdn][pgup]翻页3(3)head:查看头几行

Harder.·2023-11-08 23:47

吴恩达机器学习课后作业1.1——多变量线性回归（Linear regression with multiple variable）

1.问题和数据假设你要卖掉你的房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是，首先收集最近出售的房屋的信息。在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。数据ex1data2.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示房子的面积(单位:平方英尺)，第二列表示卧室的数量，第三列是房子的价格。具体数据如下：2104,3,3999001600,3,3299002400,3

学吧，学无止境...·2023-11-08 19:01

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降+拟合2.4.3实际调用并拟合线性回归参考文章单变量线性回归基本原理的python实现1、看了吴恩达机器学习课程关于线性回归的讲述

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

参考吴恩达机器学习视频，此为其线性回归作业。ex1_1假设回归函数为：选择参数：θ0，θ1。

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

Newstar Ctf 2022 |week1

week1的题目比较简单，在此复现和记录一下。入口链接：https://buuoj.cn/match/matches/146文章目

fevergun·2023-11-05 22:12

NEWSTART2022 web week1

01HTTPflag{f1cb35f5-05de-4559-8f99-28e1f11df403}02Head?Header!或者xxf头:localhost03我真的会谢这个题目比之前有意思多了可知是vim缓存，利用vim缓存知识：使用vim时会创建临时缓存文件，关闭vim时缓存文件则会被删除。vim异常退出后，因为未处理缓存文件不会被删除，可以通过缓存文件恢复原始文件内容以index.php为例

里音日黑·2023-11-05 04:25

newstarctf2022week2

Word-For-You(2Gen)和week1的界面一样不过当时我写题的时候出了个小插曲连接MySQL失败:Accessdeniedforuser'root'@'localhost'这句话印在了背景，

里音日黑·2023-11-05 04:25

2020年第一周复盘week1

2020年week1复盘本周完成：1、两次瑜伽课2、练字一篇3、加入学习理财群4、完成年目标计划5、加入小来早安打卡本周小确幸：1、帮助了一次陌生人2、买了三年日记3、在单位开会被表扬4、宝宝看我离开第一次不会大哭

雨霏宝宝·2023-11-03 19:25

SHCTF-校外赛道 2023 WEB部分题解wp（）

[WEEK1]babyRCE开题，直接给了源码，简单过滤。被过滤绕过方法cat/tacuniqflagfla?空格%09payload:?rce=ls%09/?rce=uniq%09/fla?

Jay 17·2023-10-31 21:16

[HGAME 2023 week1]Classic Childhood Game js前端查看

记录一下给了我们一个游戏按照web的尿性都是要通关或者干嘛才可以我们现在去看看js这里发现结局的函数window.setTimeout(function(){Message=["[Hero]玩家，恭喜你！通关普通结局的纪元魔塔。","[Npc=3,仙子]谢谢支持！"];mota();Event.ShowMessageList(Message,function(){location.reload()

双层小牛堡·2023-10-31 15:19

SHCTF 2023 新生赛 Web 题解

Web[WEEK1]babyRCE源码过滤了cat空格我们使用${IFS}替换空格和转义获得flag[WEEK1]飞机大战源码js发现unicode编码\u005a\u006d\u0078\u0068\

文大。·2023-10-31 03:03

[wp]NewStarCTF 2023 WEEK1|WEB

泄漏的秘密考的就是敏感信息的泄露题目提示两个无非就最简单的三种1.robots.txt2.www.zip3.index.php.swp当然我的做法就是直接用dirsearch扫描了得到了robots.txt和www.zip文件，访问拼接就得到了flag了BeginofUpload考的就是绕过客户端JavaScript检验上传一句话木马修改文件名后缀就行了一句话木马内容;得到文件路径我们可以直接利用

文大。·2023-10-31 03:32

[wp]NewStarCTF 2023 WEEK3|WEB

WEEK3|WEB(5/6)medium_sqlSqlmap一把梭（部分能直接flag'部分出现flag不完整或者部分爆不到表等官方wp）在week1的基础上，多过滤了union。验证存在布尔盲注：?

文大。·2023-10-31 03:32

[SHCTF 2023新生赛] web题解

文章目录[WEEK1]babyRCE1zzphpez_serialize登录就给flag飞机大战方法一方法二ezphp生成你的邀请函吧~[WEEK2]serializeno_wake_upMD5的事就拜托了

Sx_zzz·2023-10-31 03:22

SHCTF2023-校外赛道

Week1Misc[WEEK1]ez-misc下载之后获得附件，打开01game，把二进制转换为图片，使用工具ToolsFxhttps://github.com/Leon406/ToolsFx/wiki

Fab1an·2023-10-31 02:06

【2023NewStar】#Week1 Web和Crypto 全题解！涉及知识扩展~

文章目录2023NewStarCTFWeb泄露的秘密BeginofUploadErrorFlaskBeginofHTTP考点：对请求头的考察BeginofPHPR!C!ELoginCryptobabyrsa：考点：多素数rsaVigeneresmall_d考点：低解密指数攻击Baby_xor考点：异或Affine考点：仿射密码BabyEncodingbabyaes考点：异或aes中cbc模式202

哈皮Superman·2023-10-31 01:26

SHCTF2023-校外赛道WP部分

SHCTF2023-校外赛道WP部分前言：Web：[WEEK1]babyRCE:[WEEK1]1zzphp:[WEEK1]ez_serialize：[WEEK1]登录就给flag:[WEEK1]飞机大战

落寞的魚丶·2023-10-31 01:54

[SHCTF 校外赛道] crypto

week1第1周基本是古典密码，古典和现代最大的区别是古典全靠猜，现在都是数学立正wlhgrfhg4gNUx4NgQgEUb4NC64NHxZLg636V6CDBiDNUHw8HkapH:jdoivlvlkw

石氏是时试·2023-10-30 21:36

[SHCTF 2023 校外赛道] pwn

week1四则计算器这里用危险函数gets读入有个溢出.而且PIE也没开,地址是固定的.而且有后门.直接溢出到ret写上后门即可.frompwnimport*p=remote('112.6.51.212

石氏是时试·2023-10-30 21:02

Programming Languages PartC Week1学习笔记——Ruby与面向对象编程

文章目录IntroductiontoRubyClassesandObjectsObjectStateVisibilityALongerExampleEverythingisanObjectClassDefinitionsareDynamicDuckTypingArraysBlocksUsingBlocksProcsHashesandRanges（1）Hash（2）RangeSubclassingW

自闭火柴的玩具熊·2023-10-30 00:21

SHCTF 山河CTF Reverse方向[Week1]全WP 详解

文章目录[WEEK1]ez_asm[WEEK1]easy_re[WEEK1]seed[WEEK1]signin[WEEK1]easy_math[WEEK1]ez_apk[WEEK1]ez_asm从上往下读

Sciurdae·2023-10-29 20:14

机器学习笔记03_机器学习基本概念(下)

学习视频：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程学习资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-NotesGitHub不好用的话，我在CSDN资源区也上传了开源资料

三木今天学习了嘛·2023-10-28 17:25

吴恩达《机器学习》1-4:无监督学习

参考资料：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程黄海广博

不吃花椒的兔酱·2023-10-28 05:08

吴恩达机器学习笔记

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

孙虾米·2023-10-28 03:33

4月week1文献阅读：ETCM: an encyclopaedia of traditional Chinese medicine

4月week1文献阅读：ETCM:anencyclopaediaoftraditionalChinesemedicine中医百科全书:中医的百科全书ABSTRACTTraditionalChinesemedicine

米妮爱分享·2023-10-27 10:44

吴恩达机器学习第一周第一课

第一课内容比较简单，大致分为三类1.人工智能的主要应用无人驾驶；垃圾邮件的分类；推荐系统，图片识别，语音识别，文字识别等等。2.机器学习的定义TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem:AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosometaskTandsomeperformanceme

摩托卡·2023-10-27 07:59

吴恩达机器学习第十周测试

第一题答案B分析：当代价函数呈上升趋势的时候，可以试着将学习率减小第二题答案CD分析：A：随机梯度下降并不能并行化，错误。B：批量梯度下降是在每一次迭代后计算代价函数，错误。C：在随机梯度下降算法执行之前，先要将样本打乱，正确。D：在大量数据样本的情况下，随机梯度下降要比批量梯度下降效率高，正确。第三题答案AD第四题答案CD第五题答案ACD

一叶知秋Autumn·2023-10-27 07:28

【2021-4】LeetCode每日一题复盘

四月终于得到全勤徽章了，第一枚徽章——坚持就是胜利Week1:April1st-April7thPalindromeLinkedList题目大意：判断一个链表是否是回文链表思路：原地判断（时间复杂度为1

wsws100·2023-10-25 20:15

week1复盘

week1:第一周结束了，我的感悟点也蛮多的，这些重要的第一次都发生在这一周里。1.手帐。我的手帐是从模仿英子姐姐开始的。而英子姐姐也说过手帐都是从模仿开始的，她是从模仿萌薇老师开始的。2.记账。

顾久女王·2023-10-25 17:43

NewStarCTF 公开赛赛道-WEEK1|REVERSE

目录Hello_ReverseBaby_RePyreEasyRe艾克体悟题Hello_Reverse打开ida,shift+f12查看字符串就可以看到flag:这段数据很可疑：c=[118,101,114,115,49,110,103,95,119,48,114,108,100,125]foriinc:print(chr(i),end='')#vers1ng_w0rld}合起来就是：.flag{h

T1M@·2023-10-25 14:50

AcWing寒假每日一题2022-第1周

week1:2058.笨拙的手指2041.干草堆2060.奶牛选美2019.拖拉机2014.岛2058.笨拙的手指一、问题描述奶牛贝茜正在学习如何在不同进制之间转换数字。

2tyx·2023-10-24 22:27

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差)Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetverywell,butfailtoge

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化(RegularizedLogisticRegression)正则化(Regularization)(一)过拟合问题(Overfit) 先看两张图：两张图分别代表回归问题和分

ML0209·2023-10-24 20:38

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