吴恩达机器学习：week1

【最后十天】1001番茄践行者-Day48

熊猴游戏】熊：0猴：0今天3things一、雅思听说读写【20个番茄】听力——审题录播视频＋剑8点听复听写作——杜杜写作直播＋课后作业阅读——真经总纲＋真经5口语——每日背三句二、考试元技能【2个番茄】Week1
雪dou国·2023-03-19 02:37

数据分析学习计划-week1

2018年转眼又要结束了，时间的流逝总是最自然的事，只是有时它承托的是热血的年华，有时是庸碌的寂然。生命是否有所进展，或许在乎的是你的生活力度。一年的工作生活客观上主观上或许也不能说毫无收获。只是现实与目标相距甚远，我想自己需要改变，认清自己的胆小畏缩，或许是勇敢前进的第一步。2018年12月，我从工作了一年多的公司离职了。我想这是最好的安排。对数据分析和可视化运用我想是我觉得有价值的工作，我想我
亲亲百合·2023-03-18 08:36

吴恩达机器学习笔记（3）——Logistic 回归

放假这么久，天天摸鱼，已经好久没更新了，希望后面的更新速度能达到日更吧，这次给大家介绍的是Logistic回归，虽然是名字带有回归，其实是一个分类算法。废话不多说，我们先从例题来引入我们今天的算法。引论我们这次不讨论房价的问题了，这次我们来讨论肿瘤大小判断肿瘤是否是良性的肿瘤。这是一个两项分布问题，输出的结果只可能是两个一个是是另一个是否。我们可以用0,1来表示输出的结果。那么我们如何来区分良性还
机智的神棍酱·2023-03-17 10:29

学习记录（week1）

学习内容来源于互联网Day11.理论性内容2.安装教学Day2：基础语法和number类型一、Python基础语法：1.使用缩进来代替其他语块声明，一般建议每个层级用4个空格来缩进2.声明单行字串，引用单/双引号都成，注意对字串中的引号进行逃逸处理（就是在字串中的引号之前加入\）3.注释：单行注释采用#开头，多行注释使用三个单引号(''')或三个双引号(""")4.数据类型：python中数有四种
小Zer·2023-03-17 09:11

【还有八天】1001番茄践行者-Day49

熊猴游戏】熊：0猴：0今天3things一、雅思听说读写【20个番茄】听力——审题录播视频＋剑8点听复听写作——杜杜写作直播＋课后作业阅读——真经总纲＋真经5口语——每日背三句二、考试元技能【2个番茄】Week1
雪dou国·2023-03-14 20:05

np.meshgrid & plt.contourf

np.meshgrid&plt.contourf吴恩达机器学习作业np.meshgrid&&plt.contourfplt.contourf吴恩达机器学习作业https://blog.csdn.net/
恒星的恒心丶Z·2023-03-11 07:14

多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）

目录1.多元线性回归1.梯度下降法2.正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learningrate）3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1,x2...xn).其中n代表特征数量，m代表训练集中的实列数量。x(i)x^{(i)}x
是忘生啊·2023-02-27 18:15

吴恩达机器学习笔记(一)——线性回归

线性回归学习笔记1.线性回归概述线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其在金融、医疗等领域有着广泛的应用。y=ax+b一元线性回归可以看作是多元线性回归的一个特例，因此只要分析多元线性回归的特性。2.算法流程（1）选取特征值，设计假设函数。（2）代价函数。（3）进行梯度下降/正规方程。当我们需要用线性回归去解释一个现象或尝试做预测的时候，
tedist·2023-02-21 10:51

【深度学习】激活函数

上一章——认识神经网络新课P54介绍了强人工智能概念，P55到P58解读了矩阵乘法在代码中的应用，P59，P60介绍了在Tensflow中实现神经网络的代码及细节，详细的内容可以自行观看2022吴恩达机器学习
milu_ELK·2023-02-17 12:09

向大牛学习week1

本周开始每周向3位品牌营销大牛/大号学习，除了希望学习大牛经验提升专业能力，也希望锻炼自己的语言和复述能力。语言能力在沟通中必不可少，须知语言沟通或许会有50%以上的失真，那么更好或者说更精准的语言表达能力尤为重要。既有学习的需要，又有语言表达提升的需求，我希望将两者结合起来锻炼：复述大牛们的经验和观点。先从文字复述开始，之后再通过口头复述一步步提升口语描述能力。今年的目标愿望很多，要进步就要加油
龟言贵语·2023-02-07 10:55

武汉大学惯性导航课程精要

文章目录市面上的传感器week1航位推算（Dead-Reckoning）加速度计原理陀螺仪惯性测量单元（IMU)INSweek2惯性导航原理1D3D误差week3误差和标定理想输出误差分类week4坐标系
三丰杂货铺·2023-02-06 18:21

App Academy in SF Week1 Day1

AppAcademy是北美比较有名的CodingBootcamp（集训班），教授以rubyonrails为工具搭建webapp的方法，我之前在国内是英语老师，前段时间决定随家人来美国发展，一时间觉得自己的技能包都没什么用了，在爱人的鼓励下决定另辟蹊径，学学编程，于是报名了这个训练营，我想尽力把每天学的内容写在这里，算是个日记，也供大家参考。前三周都是远程授课，用的是Zoom，instructor会
请叫我Will哥·2023-02-06 06:08

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类  我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。  这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。  我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。  尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。
计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。
wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

裸辞周记Week4：又回到了起点

之前三周的文章：裸辞周记Week1：休息与调整裸辞周记Week2：逐渐进入备考状态裸辞周记Week3：没有外食的一周！
静夏安好·2023-02-05 00:34

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写
玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What
cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe
ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。
Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

Week1|代码随想录——寒期特训营

Day1704.二分查找二分查找的前提是数组为有序数组，同时强调数组中无重复元素左闭右闭循环条件while(lefttarget时right=mid27.移除元素由于只需要返回数组的新长度，所以找到不等于val的值置前并统计个数返回即可Day2977.有序数组的平方使用内置函数题目要求按非递减顺序排序，对数组中的所有值进行平方，然后Arrays.sort(nums)排序返回。其空间复杂度为O(lo
栓栓要财富自由·2023-02-04 09:49

数据库方向开发日志-Week1

BACKENDTODO:数据表设计及初始化数据库操作轮子重构我们根据实际需求设计了数据表及字段，并规范了表之间的关系，编写了数据库初始化文件db_init.sql；数据库操作泽同学手中有自己写的轮子，但由于基于python2.7因此要对其先进行语法重构。阶段成果记录：1.数据表设计及初始化Users记录用户信息，Problems表记录题目信息，WriteUp表记录题解信息，Record表记录提交记
TonySmith_2222·2023-02-04 09:48

80-远山玫瑰~30天主主题拍摄大作战week1城市

我住在一个很小的县城，虽然小，但是小城却有着几千年的历史。运河，古城楼，船只，还有很多古色古香的小巷。自从我喜欢上摄影与写作，便常常留连于这随处可见的美景中，虽置身于此景，仍然看不够。参加了的30天摄影活动，觉得很有意思。这里面可以和同学们交流，也可以听到摄影大咖的点评，虽然才一个星期，却也学到了不少东西。第一天：行人这是我清晨起来，在一个小菜市场抓拍的，关于人像的拍摄，我还不怎么得要领。拍不出要
远山玫瑰·2023-02-03 19:00

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案
zldomore·2023-02-02 11:14

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序2、监督学习和无监督学习回归问题案例1.房价预估横坐标：面积纵坐标：房价根据已知的答案，即已有的数据，在计算出房价的连续变化趋势，因此可以预测出相应面积的房价大小。分类问题：案例2.肿瘤判
xclhs·2023-02-02 10:42

【经典】吴恩达——机器学习笔记001

【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes
superME1226·2023-02-02 10:40

吴恩达机器学习_第一周笔记

目录1IntroductionWelcomeWhatisMachineLearning?SupervisedLearning（监督学习）UnsupervisedLearning（无监督学习）2ModelandCostFunctionModelRepresentationCostFunction(代价函数)代价函数的图像3ParameterLearning(GradientDescent：梯度下降法
weixin_Saturn·2023-02-01 20:17

周反思-week 1

7月28日2019年week1周反思之前度过《晨间日记》《如何计划自己的一生》很多这类型的书中都提及过周反思的建议，渐渐的自己有了写晨间日记的习惯，却依旧没有养成周反思的习惯。
梁利·2023-02-01 19:44

520成长迹·week1|育儿过程中，身体力行的影响和投其所好是良药

亲爱的叮当小朋友，妈妈加入了一个有很多优秀叔叔阿姨的组织，我们一起记录你们的成长，每周1篇你的成长故事，1年52周，10年520周，要记住，妈妈永远爱你，是的，永远。10年后，你已经12岁了，那时候的你会是什么样子呢？妈妈知道，你那时候的样子，很大程度上取决于现在的每一天我们活成什么样子。所以，宝贝，我们每一天都要成长，妈妈跟你共同成长。妈妈有信心，妈妈更相信你是最棒的宝宝，只是心中有一点点迟疑，
再见彼岸花·2023-02-01 17:20

【一步一步】1001番茄践行者 - Day47

熊猴游戏】熊：0猴：0今天3things一、雅思听说读写【20个番茄】听力——审题录播视频＋剑8点听复听写作——杜杜写作直播＋课后作业阅读——真经总纲＋真经5口语——每日背三句二、考试元技能【2个番茄】Week1
雪dou国·2023-02-01 12:32

Jupyter Notebook图形不显示问题

今天在JupyterNotebook执行吴恩达机器学习-可视化举例的代码时，plt_intuition和soup_bowl函数对应的图形不显示。
zldomore·2023-01-31 14:59

单变量线性回归

  本文档基于吴恩达机器学习课程单变量线性回归部分内容，记录自己对该部分内容的理解，并给出了MATLAB代码实现，以增强自己的理解，也方便后续查阅。
shandingdongren·2023-01-31 10:05

hgame2023 week1 writeup

#WEEK1RE1、re-test_your_IDAida打开可见flag：int__cdeclmain(intargc,constchar**argv,constchar**envp){charStr1[24];//[rsp+20h][rbp-18h]BYREFsub_140001064("%10s");if(!strcmp(Str1,"r3ver5e"))sub_140001010("your
拾光丶·2023-01-31 08:53

机器学习笔记week1(Andrew NG)

机器学习笔记week1(AndrewNG)martin机器学习笔记week1AndrewNGLinearRegressionwithoneVariable单变量线性回归ModelandCostFunction
ice_martin·2023-01-30 17:12

有监督学习week1

机器学习的定义有监督学习无监督学习有监督学习指学习x到y或输入到输出到输出映射的算法给定若干组正确的x,y进行学习，最后可以对新的x进行合理的预测y回归有监督学习的一种，可以预测数字，和无限多的可能输出分类有监督学习的一种，可以预测类别，有限可能的结果无监督学习三个类型anomaly异常的聚类线性回归模型代价函数公式理解代价函数可视化代价函数梯度下降
Paran0ea1·2023-01-30 17:10

吴恩达机器学习（一）——机器学习的定义及其主要类型

之前直接看吴恩达老师的深度学习课程，发现有很多看不明白的地方，所以还是从吴恩达老师讲的机器学习开始看，感觉自己真的基础知识太差了，很多东西都要慢慢补出来机器学习的定义定义搬运链接：link从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习的主要类型一、监督学习（
yangmishiwonvshen·2023-01-30 10:05

【机器学习】吴恩达机器学习课程笔记LESSON2——欠拟合与过拟合

目录一、引言二、课堂笔记一、引言本节学习视频链接如下：3欠拟合与过拟合的概念_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1xb411M7sn?p=3&vd_source=1ac3c4db6c62f190a2b66f5032778fc9二、课堂笔记
Rachel MuZy·2023-01-30 08:26

吴恩达机器学习课程笔记（11-18章）

第十一章11.1确定执行的优先级垃圾邮件分类器算法：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量xxx。我们可以选择一个由100100100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为111，不出现为000），尺寸为100×1100×1100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的
最爱吃兽奶710·2023-01-30 08:24

机器学习--线性回归

本文参考吴恩达机器学习课程第2章线性回归公式:代价公式(误差均值中的2用来抵消求导得来的2):目标：代价最小化这里演示单变量线性回归时:令,可对求导,此时方可求出实际上，由于代价函数经常含有2个及以上参数
下雨天的蓝·2023-01-29 09:16

深度学习第一周学习

先是看了几集吴恩达机器学习的课程，了解了机器学习的基本概念。机器学习中分为三个大块：监督学习、无监督学习和强化学习。而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。
啊砉·2023-01-29 09:09

吴恩达机器学习：神经网络 | 多分类问题

上一周我们学习了逻辑回归，并使用它解决了简单的0/1分类问题。这周我们首先尝试使用逻辑回归来解决多分类问题（手写字符识别）。通过这个问题了解到，当我们需要解决特征量很大的非线性分类问题时（比如计算机视觉问题），我们原本假设高次特征的方法会使得特征数异常庞大，从而引出新的方法神经网络。为了更好的阅读体验你可以在网站中查看，点击课程视频你就能不间断地学习Ng的课程，关于课程作业的Python代码已经放
拼搭小怪·2023-01-28 16:04

吴恩达机器学习课后作业5——怎么通过观察偏差和方差（bias vs variance）来调参

1.问题和数据在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。 之前的题目中我们只用到了训练集，用训练集来训练模型，又用训练集来验证模型，这样的泛化能力就比较差。正常做法一般是先用训练集进行模型训练，训练好几个模型
学吧 学无止境·2023-01-28 16:45

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(18)Python实现正则化的线性回归和偏差/方差(Programming Exercise 5)

ProgrammingExercise5:RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VariancePython版本3.6编译环境：anacondaJupyterNotebook链接：实验数据和实验指导书提取码：i7co本章课程笔记部分见：应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)在本练习中，我们要实现正则化的线性回归，
geekxiaoz·2023-01-28 10:17

吴恩达机器学习笔记（自己学的过程进行记录）

吴恩达机器学习笔记（自己学着记）1.机器学习分类1.1监督学习1.1.1回归回归问题是在知道正确答案的基础上进行的，即给定的数据集是真实的一系列连续的值。
xiuyvshu·2023-01-27 02:19

力扣 week1（Python题解）

不知道现在刷题还来不来得及，看到有人说一个月认真刷就行，所以就想试试，万一呢准备从今天开始，按顺序认真刷题并记录过程中的一些小点python列表操作：nums.remove(3)“3”表示数值，并且只能删除nums中第一个3nums.pop(3)"3"表示索引，pop表示删除nums中第四个位置上的数据（python序列索引从0开始）nums.index(3)nums.sort()index表示数
momo+cc·2023-01-26 22:40

自律卡week1：早起6天，跑步3次

Day12020-05-26，周二，起床时间：06:18跑步3公里，精神特别好。而且为接下来的一周排好了计划，为以往的工作之一做了些复盘。为自己好好做饭，为新家整理，贴了全身镜，收了大冰箱。动脑的同时也耗去了很多体力，白天特困的时候用别的事情分散注意力，坚持到晚上希望能早睡。然鹅傍晚一个坏消息，我又失眠了。Day22020-05-27，周三☁️，起床时间：06:50还算坚持了早起，开始了每个月的特
JOooo_·2023-01-26 22:01

机器学习前向传播，反向传播

吴恩达机器学习一、神经网络二、前向传播算法2.反向传播算法代价函数推导过程代码实现一、神经网络神经网络是模仿大脑神经元，建立的模型。
不自知的天才·2023-01-26 13:57

Namomo Spring Camp Div2 Week1 - 第五次打卡

105Alice的德州扑克德州扑克是目前世界上最流行的扑克游戏，全世界有众多相关的比赛，例如是WSOP，WPT，EPT等，也让这款游戏的玩法变得层出不穷，丰富多变。不要被简单的游戏规则而误导，复杂多变的比赛状况，让这款游戏在高水平的竞技中会变得非常复杂，这也让人们为德州扑克给出了这样一句评价”用一刻就能学会，但要用一生才能掌握”。现在我们并不在乎游戏规则是什么，因为Alice是一个德州扑克高手，他
Joanh_Lan·2023-01-26 12:34

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction一、WhatisMachineLearning?
weixin_30907523·2023-01-24 16:44

吴恩达机器学习13-聚类

吴恩达机器学习13-聚类1.无监督学习样本不带标记在监督学习中，数据有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，数据没有附带任何标签。
小y同学在学习·2023-01-24 15:12

吴恩达机器学习课后作业——异常检测和推荐系统（协同过滤算法）

Anomalydetection（异常检测）一、作业内容在本练习中，我们将使用高斯模型实现异常检测算法，并将其应用于检测网络上的故障服务器。在这个练习中，您将实现一个异常检测算法来检测服务器计算机中的异常行为。这些特性测量每个服务器的响应的吞吐量(mb/s)和延迟(ms)。当服务器运行时，您收集了m=307个关于它们行为的示例，因此有一个未标记的数据集[z(1)，.，(m)]。您怀疑这些示例中的绝
荭凯·2023-01-24 15:11
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