吴恩达-深度学习笔记第19页

正则化(吴恩达机器学习笔记)

文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.梯度下降法2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示：第一个模型是线性的，属于欠拟合，不能很好的适应数据集，而第3个则是一个高次方的模型，过于拟合原始数据，从而不能很好的预测数据，属于欠拟合。也不难看出，当x的次数越高，训练出来的模型就会对数据集拟合的越好，但是其预测效果就会变差。解决方案：①减少特征的数量，丢弃掉一些非必要的特征。

是忘生啊·2023-03-26 07:02

机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

前文回顾：逻辑回归目录正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型模型评估方法留出法（hold-out）交叉验证法（cross-validation）自助法（bootstrap）比较总结分类模型性能评价指标混淆矩阵准确度（Accuracy）精确度（precision）和召回率（Recall，TPR）精确度和召回率的调和平均（F_score）假阳性率（FPR）和真阴性率（TFR）RO

啦啦右一·2023-03-26 07:25

关于No module named 'lr_utils'的问题

将吴恩达的《深度学习》作业包解压缩之后需要将lr_utils.py文件导入当前的编译环境。lr_utils不是库而是一个文件。它不需要安装，只需要导入到当前编译器就行。

水中小船·2023-03-26 01:53

[神经网络]吴恩达深度学习course1week1思考评注

预告这一week就是整体的引入介绍，神经网络的种类，数据的种类，问题的种类AI的影响力：想想还是很激动人心的。不管未来是什么，走到这一步应该都不可避免。ScreenShot2017-12-03at11.02.08AM.png机器学习里的线性回归算法，可以看成一个单个神经元的神经网络：这里是单个变量的输入ScreenShot2017-12-03at11.04.17AM.pngScreenShot20

小双2510·2023-03-25 23:49

2019-06-02

网易云课堂-吴恩达机器学习课程1-19课时第一章：初识机器学习；第二章：单变量线性回归；第三章：线性代数回顾仅需十美元，AI“灭霸手套”来了MIT人工智能实验室的研究人员开发了一种“触觉手套”，548个传感器

YZY君·2023-03-25 23:00

神经网络和深度学习笔记——01 神经元

神经元模型感知机（perceptron）感知机多个二进制输入经过感知机得到一个二进制输出；感知机对每个输入赋予权重，表明每个输入的重要程度；如果输入的加权和大于某个阈值，则输出1，否则输出0；阈值函数举个例子，比如说你的镇上要举行奶酪节，你想去参加，但是你需要考虑几个因素：节日那天天气如何？你的女朋友陪不陪你去？坐车过去是否方便？这里就可以把x1当做天气，天气好则为1，否则为0；x2当做女朋友的陪

小李弹花·2023-03-25 23:23

吴恩达深度学习--梯度下降法

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b.在实践中w可以是更高的维度，但为了更好的绘图，我们定义w和b都是单一实数。代价函数J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面，因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的值。我们所想要做的就是找到这样的w和b，使得对应的代价函数J值是最小值。我们可以看到代价函数J是一个

862180935588·2023-03-25 19:43

机器学习-吴恩达过拟合问题与正则化

文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后，参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ正则化参数λ的作用正则化线性回归正则化逻辑回归进行梯度下降过拟合问题现在我们来认识什么是：欠拟合，过拟合欠拟合我们使用线性回归函数预测下面这张图中的数据，我们发现它并没有很好地拟合到数据上，这就叫做

稀奇_·2023-03-25 03:09

机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化

主要内容：一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合，就是曲线没能很好地拟合数据集，一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的。2.所谓过拟合，就是曲线非常好地拟合了数据集(甚至达到完全拟合地态度)，这貌似是一件很好的事情，但是，曲线千方百

希望阳光下·2023-03-25 03:04

吴恩达《Machine Learning Yearning》学习笔记-2

第二部分：基本错误分析1.在开始一个新项目（特别是当你不是该领域的专家）的时候，选择最合适的方向通常很困难。所以不要试图一开始就能设计和构建出最完美的系统。应该以最快速度构建和训练出一个基本的模型。然后利用错误分析的方法来帮助团队确定最有前景的改进方向，并以此为基础迭代式地改进算法。2.通过人工检查约100个算法分类错误的开发集例子，并将这些例子归类，来进行错误分析。利用错误类型及占比等信息来确定

城市守望者·2023-03-25 00:51

第十一章应用机器学习的建议

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·2023-03-24 10:38

学习笔记-机器学习-（4）正则化

吴恩达-机器学习课程--07:Regularization的学习总结：欠拟合（underfitting/highbias）：模型的拟合程度不高，数据距拟合曲线较远。

饼干和蛋糕·2023-03-24 04:07

2019-06-04

可构建任何平台的Web应用LightningWeb组件在线文档网易云课堂-吴恩达机器学习课程20-54课时第五章：多变量线性回归；第六章：Octave/MATLAB教程；第七章：logistic回归人工智能能

YZY君·2023-03-23 09:33

【学习笔记】动手学深度学习1

动手学深度学习笔记1关于本书数字：标量可以看作0维张量向量可以看作1维张量矩阵可以看作2维张量张量可以看作一个多维数组关于本书函数和运算符指示函数是定义在某集合X上的函数，表示其中有哪些元素属于子集A。

华慕·2023-03-22 07:02

深度学习笔记12_卷积神经网络

卷积神经网络Keras中的卷积神经网络的搭建主要利用keras中的两个函数进行构建：Conv2Dfilters:Integer,thedimensionalityoftheoutputspace(i.e.thenumberofoutputfiltersintheconvolution).kernel_size:Anintegerortuple/listof2integers,specifyingt

瓦力人工智能·2023-03-22 07:27

吴恩达机器学习对逻辑回归损失函数的求导推导

网上查询了很多发现这个思路非常清晰，每一步基本都有给出是什么推导的，看一遍就懂了，所以转载一下。原文推导过程

云玩家_30ad·2023-03-21 22:09

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

深度学习笔记——Solver超参数配置文件

Øcaffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#梯度下降AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad"),#自适应梯度下降Adam(type:"Adam"),#本质上是带有动量项的RMSp

三度就好·2023-03-21 07:06

【吴恩达机器学习笔记详解】第六章逻辑回归

第五章主要讲的是编程语言的介绍，因为我们现在用python的比较多，所以就没有再看那一章。但是5.6值得看一下5.6矢量现在的变成语言包含了各种各样的矩阵库，所以通常进行矩阵计算的时候我们直接用命令即可，如果使用了合适的向量化方法，代码会简单很多。下面进行一些例子的讲解。这是线性回归的假设函数，他是从0到j的一个求和，我们也可以把他看作是矩阵的相乘，θ的转置×x，可以写成计算两个向量的内积。前面的

爱冒险的梦啊·2023-03-21 07:04

机器学习 | 吴恩达机器学习第三周学习笔记

课程视频链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome第三周PPT下载密码:8o4e上一篇博客主要介绍了第二周的课程的内容，包括多变量线性回归，使用梯度下降法求解多变量线性回归的实用技巧，特征缩放与模型特征选择并介绍了多项式回归，最后引入一种线性回归的解析解法并与梯度下降法进行比较。本篇博客将系统的介绍第三周的内容，本

CoreJT·2023-03-21 07:58

吴恩达机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络

机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络逻辑回归LogisticRegression(不是很懂)正则化Regularization神经网络NeuralNetworks(也不太懂)建议评估假设算法模型选择和交叉验证集诊断偏差和方差正则化和偏差/方差学习曲线决定下一步做什么机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)类偏斜的误差度量（不太懂）机器学习的数据(不太懂)机器学习

流动的时间里找你的旋律·2023-03-21 07:26

吴恩达《机器学习》笔记——第六章《逻辑回归/对数几率回归》

6、LogisticRegression（逻辑回归/对数几率回归）6.1Classification（分类）6.2HypothesisRepresentation（假设表示）6.3Decisionboundary（决策边界）6.4Costfunction（代价函数）6.5Simplifiedcostfunctionandgradientdescent（简化代价函数与梯度下降）6.6Advanced

肥胖边缘疯狂蹦迪·2023-03-21 07:25

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归

假说表示我们引入一个新的模型，逻辑回归，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归模型的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_\theta\left(x\right)=g\left(\theta^{T}X\right)hθ(x)=g(θTX)其中：XXX代表特征向量ggg代表逻辑函数（logisticfunction)是一个常用的逻辑函数为S形函数（Sigmoidfunction），公式为：g(

Pyrs·2023-03-21 07:25

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归作业

逻辑回归1.1可视化数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfilepath=r'F:\jypternotebook\吴恩达机器学习

Pyrs·2023-03-21 07:25

机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记

前文回顾：机器学习|线性回归（单变量）目录多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践特征缩放学习率特征和多项式回归正规方程梯度下降与正规方程的比较多维特征接上文单变量线性回归，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。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：代表特征的数量代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。代表特征矩阵中第i行的第j

啦啦右一·2023-03-21 07:19

逻辑回归(吴恩达机器学习笔记)

1.分类问题在分类问题中，要预测的变量y是一个离散的值，尝试预测的结果是否属于某一个类，如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮箱，区分一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们将因变量可能属于的两个类分别称为负向类和正向类，则因变量y∈0，1，其中0表示负向类，1表示正向类。2.假说表示，在逻辑回归中我们引入一个新的模型，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_{

是忘生啊·2023-03-21 07:48

吴恩达机器学习python作业之正则化逻辑回归

参考链接：吴恩达|机器学习作业目录_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客可视化数据集后发现：positive与negative之间没有线性决策边界，因此需要进行特征映射创造高阶项。

abcd1233463457347·2023-03-21 07:10

机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法

前文回顾：多变量线性回归分类问题举例：判断一封电子邮件是否是垃圾文件判断一次金融交易是否是欺诈区分肿瘤是恶性的还是良性的在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误），即我们要预测的变量y是离散的值，这里要用到的是逻辑回归算法。它的性质是：它的输出值永远在0到1之间。假说表示对于以下的乳腺癌分类问题，我们可以用线性回归的方法求出适合数据的一条直线：根据线性回归模型我们只能预测

啦啦右一·2023-03-21 07:38

tensorflow-2

Outline`知识扫盲`继续上篇，细节了解`今日份实战`知识扫盲进阶的使用，需要对卷积神经网络有一定了解，大家可以去了解一下，推荐吴恩达的机器学习课程，简单了解机器学习的

我吃我样·2023-03-19 05:47

机器学习0

这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结机器学习速成课程－GoogleKerasTensorFlow教程：如何从零开发一个复杂深度学习模型aymericdamien/TensorFlow-Examplesfchollet

hopewinder·2023-03-18 10:14

SpringCloud微服务项目搭建流程

前言ok，这周是关于课内和Java部分的复习，人工智能那块东西太多了，光光一个学习吴恩达的学习笔记我就不知道要整理多少，何况还有别的。

倾听铃的声·2023-03-17 21:07

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

【连载】深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接

在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为1的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然并没有这么简单。如果图像大小为6*6*3，那么这里的3指的是三个颜色通道，你可以将其理解为3个6*6的图像的堆叠，如果要对此图像进行卷积的话，我们的滤波器也需要变成三维的，假设采用一个3*3*3的滤波器对其进行卷积（这里需要注意的是，滤波器的通道数

linux那些事·2023-03-16 02:32

李宏毅深度学习笔记1 - 深度学习入门

在谈到深度学习之前，我们都会提机器学习，因为深度学习是机器学习的一个分支。那么什么时机器学习呢？简单来说机器学习是一种算法，是一种通过数据来解决问题的方法。解决什么问题？最常用的有两类问题：分类：通过病人的病理报告等数据判断是否患病回归：通过历史交易数据判断期货行情走势机器学习和深度学习都是通过大量的（历史）数据来寻找一个模型，或者叫函数，或者映射也可以，他可以完成从问题到答案的推理过程。而判断这

木头里有虫911·2023-03-13 17:04

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解第二周多变量线性回归

多变量线性回归答案知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang微信公众号：AI-Research-Studio下面是赞赏码

王发北·2023-03-13 07:29

BP神经网络判定笑傲江湖人物门派

沧海一声笑滔滔两岸潮浮沉随浪只记今朝苍天笑纷纷世上潮谁负谁胜出天知晓江山笑烟雨遥涛浪淘尽红尘俗事知多少啦......朋友圈的热点纷纷扰扰，转眼间满屏都是向AndrewNg（吴恩达）同志学习，占领机器学习阵地的帖子

vincentqiao·2023-03-13 00:30

《AI系统的挑战1——在实际应用中稳定的AI系统有哪些挑战》

吴恩达老师的小短文翻译。

赵玮_4c07·2023-03-12 00:07

吴恩达Convolutional Neural Networks 第三周笔记

学习目标UnderstandthechallengesofObjectLocalization,ObjectDetectionandLandmarkFindingUnderstandandimplementnon-maxsuppressionUnderstandandimplementintersectionoverunionUnderstandhowwelabeladatasetforanobj

涂山容容·2023-03-11 23:07

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network标签：机器学习深度学习1.1首先先导入包，（注意这和上一篇有一点不一样，多了一个包）importtimeimportnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportpylab

PerfectDemoT·2023-03-11 11:03

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

决策边界绘制函数plot_decision_boundary()和plt.contourf函数详解

在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model,X,y)。

克里斯大炮·2023-03-11 07:11

Coursera-吴恩达-机器学习-（第10周笔记）大数据训练

此系列为Coursera网站AndrewNg机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learningWeek10——LargeScaleMachineLearning目录Week10LargeScaleMachineLearning目录一大数据的梯度下降1-1大数据1-2随机梯度下降1-3mini-batch梯度下

九方先生·2023-03-09 21:45

高效阅读营 Day 5/21

而由吴恩达领衔的Drive.AI也即将在德州的Frisco试运行基于自动驾驶的通勤服务。人工智能就在此时此刻不断地改

倪倪_NRY·2023-03-09 00:04

吴恩达Deep Learning学习笔记目录

（1）吴恩达老师DeepLearning学习笔记目录如下： 吴恩达DeepLearning学习笔记——第一课神经网络与深度学习 吴恩达DeepLearning学习笔记——第二课改善深层神经网络 吴恩达DeepLearning

七月七叶·2023-03-08 23:42

李沐的深度学习笔记来了！

Datawhale干货来源：机器之心，编辑：张倩markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏。去年年初，机器之心知识站上线了亚马逊资深首席科学家李沐博士的「动手学深度学习」中文系列课程。这门课从3月持续到8月，超过28000人参与了直播，课程回放在B站的播放量达到了上百万次。这门课程基于李沐等人编写的《动手学深度学习》第二版。《动手学深度学习》

Datawhale·2023-03-08 21:01

深度学习笔记第四门课卷积神经网络第三周目标检测

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。

湾区人工智能·2023-03-08 21:30

OpenAI CTO、吴恩达夫人……AI 领域值得关注的「她」力量，个个都是女强人

内容一览：「她时代」来临，一些有着强大信念与热情的女性，纷纷投身至AI领域，成为不可或缺的存在与力量。值此国际妇女节到来之际，HyperAI超神经盘点了领域内令人印象深刻的杰出的女性代表。关键词：国际妇女节人工智能杰出女性技术本无关性别，一个不争的事实却是，目前从事科技领域的女性占比仍然明显少于男性。聚焦到AI领域，AINow研究所曾在2019年发布一份报告称大约80%的人工智能研究教授是男性，并

HyperAI超神经·2023-03-08 21:04

深度学习笔记9 mobilenet v1：轻量级神经网络1

自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来，卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行，一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型，然而这样的模型在规模和速度方面显得捉襟见肘，在许多真实场景，比如机器人、自动驾驶、增强现实等识别任务及时地在一个计算力有限的平台上完成，这是我们的大模型的局限性所在。目前针对这一问题的研究主要是从两个方面来进行的：一是对复杂模型

(●—●)_(●—●)·2023-02-27 19:07

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

机器学习&深度学习实践笔记（一）：pytorch基础与线性回归

与输入之间存在线性关系，也就是可以用y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b来表示，然后我们需要找到一组最合适的的w与bw与bw与b，来使得模型最符合真实情况，在这里我们将我们的模型叫做H模型，因为吴恩达课程中说的就是一个

听风南巷·2023-02-26 07:07

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