吴恩达机器学习：week1 第30页

从零开始的Python图像识别-Week1 Python编程基础

学校开设了Python图像识别的课程，想在这里给大家分享一下学习的内容与经历，那么就从开课这周开始吧！文章目录Python编程基础编码注释标识符关键字数据类型运算符列表元组字典集合Python编程基础编码默认情况下，Python源码文件以UTF-8编码，字符串以unicode编码。不过也可以为源文件指定编码，在编程时最好指明编码（ps:要养成良好的编程习惯呀！）第一种格式：#coding=如：#c

咸鱼不垫底·2020-07-15 16:29

入门机器学习(三)--课后作业解析-线性回归(Python实现)

爱吃骨头的猫、·2020-07-15 15:15

2020暑期训练 week1

训练作息：第一周，基本是8:00-11:00,14:00-18:00,19:00-22:00训练内容：主要就是训练了5场比赛，4场cf，一场牛客推荐题目：E2.Asterism(HardVersion)题目地址：https://codeforces.com/contest/1371/problem/E2这题可以去看题解，我也是看官方题解写出来的https://codeforces.com/blog

HungTeen·2020-07-15 08:45

吴恩达机器学习第一次作业-线性回归

吴恩达机器学习第一次作业(一)Linearregressionwithonevariable（1）Plotthedataaddpath('你电脑上的数据文件路径')data=load('ex1data1

老班老班·2020-07-15 07:13

吴恩达机器学习第二次作业-Logstic Regression

（一）将数据可视化addpath('文件路径')data=load('ex2data1.txt')X=data(:,[1,2])y=data(:,3)plotData(X,y)%plotData函数functionplotData(X,y)figure;holdon;pos=find(y==1);neg=find(y==0);plot(X(pos,1),X(pos,2),'k+','LineWid

老班老班·2020-07-15 07:13

吴恩达机器学习(四) （支持向量机SVM）

首先回顾一下logistics回归中的sigmoid函数当θTx远大于0时hθ(x)无限接近于1，那么我们给他一种对应情况，y=1。反之亦然。回忆起cost函数（坐标系中的红框），坐标系纵坐标就是cost代价我们对比一下上一篇学习的理解cost函数的图像，上一篇中的横坐标是hθ(x)，而这里的横坐标是Z=θTx。当hθ(x)等于零代价函数也为零可以表达y=1的时候，所需要的Z是无穷大的(需要e-θ

川酱·2020-07-15 07:08

吴恩达机器学习(三)（logistics回归）

分类问题：先从一个二元分类开始。二元分类问题是让我去将问题分成两类，这两类互相呈对立面。logistics回归的本质上就是研究sigmoid（激活）函数，y=1/（1+e-x）也可以叫做logistics函数，他是个生物学概念函数。我们可以看到激活函数经过（0,0.5），当我们将第一节课学的拟合函数hθ(x)=θTx（θ，x默认是一个列向量）外面再套上一层对应关系g()，这个对应关系就是激活函数中

川酱·2020-07-15 07:08

吴恩达机器学习笔记（二）（多变量特征缩放，特征选择，正规方程）

当出现变量之间范围相差较大时，可以将其特征缩放标准化后，使梯度下降法的速度提高。下面的作业题中，X数据的第一列代表房间的面积，第二列代表房间数。相差过大所以需要特征缩放补充知识：标准差=根号方差。默认是std(x,0,1),第二个位置0代表方差的分母是n，1代表方差分母是n-1，第三个位置，0代表按照行来计算标准差，1代表按列来计算标准差。特征缩放函数(x=（x-u平均值）/标准差)functio

川酱·2020-07-15 07:36

吴恩达机器学习笔记（一）(梯度下降)

所以在这里把吴恩达本人写的代码给汉化了，因为网上实在找不到，我不知道他们为什么不这样做，好让我省点力气，希望这篇文章不要被发现很多人发现吧。如上将介绍最简单的单变量线性函数回归，我们对采集到的一些数据后进行线性拟合。这里称hθ(x)是拟合曲线，上图例子是直线。蓝线对应着右图的一条等高线，中心点表示拟合程度最高的h(x)。J（θ0，θ1）叫代价函数，代表拟合程度。如果对代价函数做最小梯度法，去寻找一

川酱·2020-07-15 07:36

人工智能学习之-学习笔记

人工智能学习之-学习笔记吴恩达机器学习：https://www.coursera.org/learn/machine-learning单元线性回归相关公式代价函数(costfunction)-平方误差函数

LarryHai6·2020-07-15 00:05

吴恩达机器学习-自制版Matlab作业1（Coursera上无法提交，放弃折腾）

知识点1知识点2MatricesandVectorsA=[1216;5179;3127]和A=[1，21，6;5，17，9;31，2，7]是一样的效果。（逗号）但是这里发现第八个元素，不是按照行来数，而是按照列。在matlab中如何我们要对矩阵进行转置，那么我们就使用A’这种的方式.那么逆矩阵如何表示呢？inv(A)。注意不是每个矩阵都是有逆矩阵的，有逆矩阵的前提条件是，该矩阵的行列式要有解。不可

诗杨诗祺·2020-07-15 00:58

吴恩达机器学习（四）局部加权回归

吴恩达机器学习（四）局部加权回归使用局部加权回归的原因局部加权回归的原理实例讨论使用局部加权回归的原因在讲义中描述的是：makesthechoiceoffeatureslesscritical（为了让特征的选择不是那么重要

sddfsAv·2020-07-14 22:36

Week1《交互设计精髓 About Face 4》读书思考2.0版02

前言今天主要理解第一章数字产品的设计过程书中对于设计的定义给出了一个概念，简单来讲是：理解用户的期望、需求情绪和动机；理解商业技术等限制条件以及机会；看到这句话大家可能更多注意到“限制条件”，却忽略了后面实际还跟着两个颇具正能量意味的字：“机会”。可能我们现在很多设计师普遍只看到限制却未看到机会，比如说当想设计某个产品时，总会不自觉的参照基于这个行业里的标杆，觉得自己的产品一定要向这些大公司的产品

西西西瓜君·2020-07-14 22:44

Java学习心得week1

Java学习心得week2这是正式开始学习Java的第一周，也是在疫情下在家学习的第一周，参加千峰逆战班应该是一个好的开始。这一周主要是Javaee的基础，了解了Java的特点、执行机制、环境搭建，并且开始写了第一个Java程序。学习了Java的语言基础中的变量、数据类型以及运算符，选择结构与分支结构，以及几种循环结构。与之前相比，经过一周的学习，在线上春光老师细致的讲课，辅导老师雒老师认真的解答

qq_41643212·2020-07-14 20:30

COMP9021 Principles of Programming WEEK1 Optional

OptionalLectureWEEK1:1.讲解Python3的安装Python起源于1991年，时间甚至早于Java。主流的version是Python2和Python3，现在主流设备正经历Python2向Python3的转变。这门课面向未来，基于Python3，具体版本是3.6.1。注：最好更新到3.6.1，亲测3.5.1的版本无法实现课上部分功能。比如print(f"hi{someone}

Sisyphus235·2020-07-14 19:07

感动！有人将吴恩达的视频课程做成了文字版

于是，以黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目（http://www.ai-start.com）：吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译

AI科技大本营·2020-07-14 09:08

【机器学习】吴恩达机器学习作业无法提交

在我提交吴恩达的ML作业的时候，出现了以下错误代码：[error]submissionwithcurl()wasnotsuccessful!!Submissionfailed:错误使用submitWithConfiguration>validateResponse(line158)GradersentnoresponseFunction:validateResponseFileName:C:\Us

爱学习的大白菜·2020-07-14 09:07

week1 Analysis of Algorithms Introduction

keywords(50m):performanceofalgorithms(12times)runningtime(7times)shortesttimeperformancepredictionscientificmethod(4times)Howtomakemathematicalmodelsandhowtoclassifyalgorithmsaccordingtotheorderofgrow

爱跑步的coder·2020-07-14 07:01

解决matlab2019b吴恩达机器学习提交失败的问题

解决matlab2019b吴恩达机器学习提交失败的问题matlab2019b问题复现问题没完这样就完了？

·空感自诩”·2020-07-14 02:32

[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记一 ——绪论：初始机器学习

1、MachineLearningdefinitionArthurSamul(1959):Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.TomMitchell(1998):AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespectto

哟米 2000·2020-07-13 21:01

【吴恩达机器学习】学习笔记1.3（Normal Equation& 与梯度下降比较）

NormalEquation(标准方程)通过前面的学习，我们知道了能够通过梯度下降的方法求得我们的最优解，那还有没有其他方法呢？回想我们原来的学习过程，如果我们已知一个二次函数，想求它的最小值，我们采用的方法就是对二次函数求导，找到导数为0的那个点，这就是NormalEquation的方法如上图所示，我们得到一个关于变量的矩阵X，和一个输出的矩阵Y，利用来求的我们的θ向量，关于这个式子怎么求得需要

00111001·2020-07-13 20:44

吴恩达机器学习笔记（week1——week5）

Week1转自该大神~~~~~http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/week1.html一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？

张文彬彬·2020-07-13 15:44

斯坦福大学吴恩达机器学习教程中文笔记——week6——应用机器学习的建议，机器学习系统的设计

第6周文章目录第6周@[toc]十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)10.1决定下一步做什么10.2评估一个假设10.3模型选择和交叉验证集10.4诊断偏差和方差10.5正则化和偏差/方差10.6学习曲线10.7决定下一步做什么十一、机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)11.1首先要做什么11.2误差分析

laiczhang·2020-07-13 12:20

吴恩达机器学习第三周（含编程作业及python实现）

主要内容：逻辑回归：分类问题。即训练集中的标签（y值）属于一个有穷集，如｛0，1｝，｛0，...，10｝。具体例子有：判断病人是否患有癌症（2种类别）；手写数字识别（10种类别）；判断学生是否挂科等等。假设函数：在原先线性回归函数中的θ*X上，再套上一层激励函数。激励函数是神经网络中的一种函数，通常是非线性的。在这里的机器学习问题上，其表示形式为，其中，（这里的θ为列向量，但其实要根据具体情况以及

booooooty·2020-07-13 11:42

吴恩达机器学习笔记--第一周-2.模型和损失函数

week1-2.ModelandCostFunction一、ModelRepresentation训练集（trainingset）中的一些符号表示：单变量线性回归（linearregressionwithonevariable/univariatelinearregression）二、CostFuntion三、CostFunction-IntructionI四、CostFunction-Intru

Loki97·2020-07-13 10:11

吴恩达机器学习笔记6 机器学习模型的诊断与修正

目录模型误差较大的处理方法假设的评估模型选择和交叉验证集拟合次数的评估(偏差/方差)正则化系数评估(偏差/方差)学习曲线LearningCurves如何利用学习曲线识别高偏差(HighBias)/欠拟合(underfit)如何利用学习曲线识别高方差(HighBias)/过拟合(overfit)如何修正一个机器学习模型如何选择一个神经网络结构模型误差较大的处理方法获得更多的训练样本——通常是有效的，

mxb1234567·2020-07-13 08:31

Restore IP Addresses(Week1, Medium)

注：本题使用了分治的思想。解题方法：递归法、暴力求解法Leetcode93Givenastringcontainingonlydigits,restoreitbyreturningallpossiblevalidIPaddresscombinations.Forexample:Given“25525511135”,return[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”].

小威威__·2020-07-13 07:47

PYTHON实战开发作业 -WEEK1

1_1初始网页的构成1.1.1学习笔记：初步认识网页组成：HTML标签头部定义标题，包括浏览器小窗口标题显示的那些主要展示的文本/图像/各种资源内容我是最下方那些小小的不起眼的文字照着视频的讲解，建立了第一个我的网页文件。乱码了，百度一下我就知道：添加,倒是没乱码了，然而离老师给的网页还相差太多。那么问题就来了:怎么像WORD排版一样把某些文字定义居中，设置字体，特定地方显示一个图片？答案：CSS

野鬼灬·2020-07-13 05:45

【吴恩达机器学习】学习记录1：课程概论及相关基础概念（监督学习、非监督学习、损失函数、梯度下降法）

课程概论机器学习的定义监督学习非监督学习模型表示代价函数梯度下降法课程概论机器学习概念的简单介绍：机器学习是一种在对人工智能进行探索的过程中产生的新技术，它赋予了计算机新的能力，使其不仅仅是一个进行超级计算的工具。机器学习的应用：数据挖掘、人工无法完成的工作（自动驾驶直升机、手写识别、CV、NLP等）、个性化工程（Amazon、Netflix的产品推荐）、理解人类的学习过程（仿脑）机器学习的定义吴

ayayayayo·2020-07-13 02:40

吴恩达机器学习系列课程笔记——监督学习常见模型

该系列笔记内容是楼主在观看课程时记录的，其中图片是视频中ppt的截图，内容仅供参考，有问题欢迎大家指出。目录1.回归问题模型1.1线性回归模型（LinearRegression）1.1.1单变量线性回归（UnivariateLinearRegression）1.1.2多元线性回归模型（MultivariableLinearRegression）1.2多项式回归模型（PolynomialRegres

White_lies·2020-07-13 01:41

三体week1笔记

标题：三体作者：刘慈欣Sofar的感触：三体是我第一次认真的看一本科幻，至今只看了11%，好长呀。宇宙架构尤其是关于三体游戏的气势实在是牛逼，三个太阳降临、脱水、死亡，游戏结束。太细的物理理论我不懂，似乎很厉害的样子。里头人的惶恐、孤独的描写，都很赞。摘抄：“‘农场主假说’则有一层令人不安的恐怖色彩：一个农场里有一群火鸡，农场主每天中午十一点来给它们喂食。火鸡中的一名科学家观察这个现象，一直观察了

董沙拉拉拉拉·2020-07-12 23:53

idle使用

在week1,EricMartin简单地提及了idle，并提供了一组hotkey，分别是：ctrl+P,ctrl+N上一条命令和下一条命令尽管嘛大家都知道的，idle就是个深坑好像除了轻量级没啥优点，除了装装我是骨灰级玩家没啥乐趣

Wallace_QIAN·2020-07-12 22:06

裸辞周记Week3：没有外食的一周！

之前的文章：裸辞周记Week1：休息与调整裸辞周记Week2：逐渐进入备考状态0.目标完成情况上周制定的三个目标，实现了两个，具体情况如下:0.1【通过考试】备考投入时间达到21h上周投入备考时间为22h

静夏安好·2020-07-12 20:16

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（十六）半监督学习（半监督SVM、半监督k-means、协同训练算法）

文章目录0.前言1.半监督SVM2.半监督k-means2.1.约束k-means2.2.约束种子k-means3.协同训练算法如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~0.前言半监督学习中部分样本有标记，部分样本无标记。半监督学习可分为两种：纯半监督学习：希望学得的模型适用于未观察到的数据直推学习：希望对数据集中未标记的样本进行预测1.半监督SVM半监督支持向量机（

zhq9695·2020-07-12 20:13

matlab版吴恩达机器学习第五章笔记

机器学习matlab操作基础1、基本操作2、移动数据3、计算数据4、绘图数据5、控制语句：for，while，if语句6、向量化1、基本操作参考视频:5-1-BasicOperations(14min).mkv打开matlab(R2019b)这是matlab命令行现在示范最基本的matlab代码：输入5+6，然后得到11。输入1/2、2^6等等，得到相应答案。这些都是基本的数学运算也可以去做逻辑运

Nice try·2020-07-12 19:58

吴恩达机器学习笔记

本文为吴恩达机器学习视频听课笔记，仅记录课程大纲及对于部分关键点、疑难点的理解。

大红红蝴蝶公主·2020-07-12 17:10

超级详细讲解线性回归（含吴恩达相关）

多个样本点损失函数梯度下降（GradientDescent）代码实现训练模型函数模型拟合函数损失函数（代价函数）梯度下降算法迭代函数画图显示完整的代码手写线性回归函数代码sklearn线性回归函数代码吴恩达机器学习线性回归

JY丫丫·2020-07-12 17:12

【吴恩达机器学习笔记】Week5 ex4 nnCostFunction part1 答案

被Week5的ex4中nnCostFunction的part1卡了一下，现在弄懂了，说一下自己的理解%Part1:Feedforwardtheneuralnetworkandreturnthecostinthe%variableJ.AfterimplementingPart1,youcanverifythatyour%costfunctioncomputationiscorrectbyverify

Vincent__Lai·2020-07-12 10:46

Geekband Week1 笔记

本周C++学习开始了,老师讲的非常好,希望自己能坚持下去!对第一周的重点学习内容总结如下:1.学习到了C++中的template用法,可以让代码更加简洁高效.2.函数的类内定义和类外定义的区别.3.C++类内有各种关键字来控制访问权限.4.构造函数默认值引发的重载问题,构造函数放在private区用于singleton中.5.参数的传值传引用问题.参数传引用这里需要注意,函数结束后,栈上分配的变量

kaka2013·2020-07-12 08:11

《吴恩达机器学习》学习笔记_章节3

章节3课时14矩阵和向量别人的笔记这一节比较简单，主要回顾矩阵向量的基本知识，为之后的学习打下基础。1、矩阵m*n的矩阵就是指m行（横向）n列（纵向），Aij是指第i行，第j个元素。一般用大写来表示矩阵。矩阵的运算也比较简单，矩阵求和就是对应位置求和即可，所以维数不同的矩阵不可以求和，矩阵的倍数就是所有位置乘以相应的倍数。还有矩阵的逆（可以用一些工具来求，如Octave和Matlab），矩阵的转置

jimleelcc·2020-07-11 21:05

吴恩达机器学习笔记（五）-Octave教程

第六章Octave/Matlab教程基本操作一些想要构建大规模机器学习项目的人通常会使用Octave，这是一种很好的原始语言来构建算法原型。本章节将介绍一系列的Octave命令：（1）可以执行最基础的数学运算和逻辑运算。（2）V=1:0.1:2，表示的是从1开始，每次步长为0.1，一直增加到2。（3）V=1:6，这样v就被赋值了，从1到6。（4）Ones(2,3)会得到两行三列的矩阵，并且值都为1

献世online·2020-07-11 17:32

吴恩达机器学习第十一章---应用机器学习的建议

决定下一步做什么当得到一个如上图中上半部分所示的代价函数，需要对其进行优化。那如何进行优化才能使得这个式子能够更进一步得出更准确的模型那？给出几个方式：1.可以收集更多的训练样本2.尝试使用更少的特征（防止过拟合）3.也有可能需要更多的特征4.增加多项式特征5.减小或增大正则化数lambda的值但是如何确选择哪一种优化方法又成为一个新的问题。方法并不是随便选取的，不然很有可能你花费了很长时间最后得

Boran+·2020-07-11 16:26

吴恩达机器学习第十章---神经网络参数的反向传播算法

代价函数代价函数我们在上面定义，如同右上角所设置的一样，我们用L来表示总层数，sl表示对应的层数的神经元的个数。如上图中左上角所示，我们得知s1=3，s2=s3=5，s4=4，同时它的输出只有1或者0（一个典型的分类问题）。同样我们在使用神经网络时一样要面对它的代价函数。在看神经网络的代价函数之前我们先来观测一下逻辑回归对应的代价函数，逻辑回归对应的代价函数如上图上方所示，y（i）表示实际值，h（

Boran+·2020-07-11 16:26

吴恩达机器学习（一）监督学习与无监督学习

∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记+编程作业详解∗∗∗\color{#f00}{***\点击查看\:吴恩达机器学习\——\整套笔记+编程作业详解\***}∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记

Fun'·2020-07-11 12:04

K-mean均值算法原理讲解和代码实战

K-mean均值算法原理讲解和代码实战前言最近在学习吴恩达机器学习课程，刚刚学完第一个无监督学习算法，搭配着机器学习实战里面的k-mean实战，成功的将理论和实际结合了起来。

梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-07-11 12:09

OOW WEEK1

wordandexpressionnotifIcanhelpitspokenusedtosaythatyouarenotgoingtodosomething>‘Areyougoingtowatchtheschoolplay?’‘NotifIcanhelpit.’这里的help有制止的意思。这个短语是口语用法。beinthemoodtodosth想要做某事，有心情做某事beinamood是发脾气的意

初一Susie·2020-07-11 11:53

Android study week1

前言对于自己而言，大学4年马上结束，玩了3年半，在快毕业的时候才发觉#￥@*&……，我真是日了狗了。可惜没有时光机能回到以前，这是一门需要花费大量时间与精力才能有所精通的学科，并且还没那么有趣，特别是当你遇到一些莫名其妙的问题时，很容易感到气馁。但是年轻人呐，鉴于我国还处在社会主义初级阶段的基本国情，一技傍身还是很重要的。万事开头难，相信大家在刚开始学的时候都会有无所适从的时候，但是好在知道有人和

你连野区的一条狗都不如·2020-07-11 06:16

吴恩达机器学习笔记（三）

吴恩达机器学习笔记（三）标签（空格分隔）：机器学习吴恩达机器学习笔记三神经网络1神经网络的数学表达2前向传播forwardpropagation3神经网络简单示例AND多元分类问题重要矢量化公式1.神经网络神经网络分为输入层

蚍蜉_·2020-07-11 01:57

PYTHON实战计划练手项目2--爬取商品信息

Paste_Image.png我的代码frombs4importBeautifulSoup#本地网页路径path='/Users/zorro/Desktop/Plan-for-combating-master/week1

python入坑者·2020-07-10 23:12

HIT哈工大2019春软件构造笔记Week1

软件构造笔记Week1课程简介个人看法课程目标与要求GoalsofthisCousreGradingpolicyReadingmaterialsChapter1:ViewsandQualityObjectivesofSoftwareConstruction1

Raymond_MY·2020-07-10 16:18

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