CS229-吴恩达机器学习笔记

【吴恩达机器学习笔记详解】第二章 线性回归的过程

2.1模型描述本章将以线性回归为例子，介绍整个算法的过程，以及算法中过程涉及的计算参数等。这是一个线性回归的例子，当你想要预测一个未知的房价时，要根据给出的所有数据，去寻找一条线来拟合已给的数据，再通过这条线去预测未知的房价。这里描述的是对数据集的介绍，对于监督学习来说，会给定一些数据集如上图所示，其中m代表的是数据的数量，这图中也就是多少列。x代表输入变量，也就是数据集的特征，图中是指房子的大小
爱冒险的梦啊·2022-11-28 20:56

吴恩达机器学习笔记（二）——单变量线性回归

1.模型的定义下面我们采用波特兰的一个数据集进行举例，数据展示的是房屋的大小以及对应价格之间的关系，数据如下：对于监督学习，我们通常会有一个数据集，又称为训练集。下面对于一些符号进行定义：m表示训练样本的数量x表示输入变量或者说是特征y表示要预测的目标变量(x,y)表示一个训练样本(x^(i),y^(i))表示特定的第i个训练样本并且对于监督学习的具体流程我们可以从下图清晰的看出：其中h通常称为假
XHHP·2022-11-28 20:26

吴恩达机器学习笔记 —— 5 多变量线性回归

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9321045.html本篇主要讲的是多变量的线性回归，从表达式的构建到矩阵的表示方法，再到损失函数和梯度下降求解方法，再到特征的缩放标准化，梯度下降的自动收敛和学习率调整，特征的常用构造方法、多维融合、高次项、平方根，最后基于正规方程的求解。更多内容参考机器学习&深度学习在平时遇到的一些问题，更多的是多特征的多变量的表示方法
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-28 20:26

【吴恩达机器学习笔记详解】第四章 多变量的线性回归（多元线性回归）

4.1多变量的假设函数我们之前介绍的线性回归是一个变量（特征）对预测价格的影响，像这个例子中是房子的大小对价格的影响下面会介绍更为复杂的情况就是多个变量（特征）对于房子价格的影响在这个多变量的图中，下面解释了每个符号代表的含义，第二行这个符号代表着第二个的数据的所有特征，也就是粉红色这个框起来的部分，第三行代表的是第i个样本的第j个特征。对于多个特征我们的假设函数也要相对的做出改变，下面是对于多变
爱冒险的梦啊·2022-11-28 20:26

吴恩达机器学习笔记 1单变量线性回归

机器学习（小白通俗理解)机器学习包括监督学习和无监督学习监督学习首先，监督学习，我们所给的数据集由正确答案组成，计算机根据正确数据集对未知样本进行结果预测无监督学习无监督学习，所给数据集并没有正确答案，计算机会自己给数据进行分析分类，将数据分成不同的簇，因而常涉及聚类算法实例：预测房价，通过已有数据集（包含有该市的住房价格），我们根据不同的房屋尺寸的价格来建造数据模型，预测得到所需要的大概价格，这
smile~。·2022-11-28 20:25

【吴恩达机器学习笔记】多变量线性回归

目录前言一、多维特征二、多变量梯度下降1.代价函数2.批量梯度下降算法3.代码演示（未验证）三、特征缩放（帮助梯度下降算法更快收敛）1.为什么要进行特征缩放2.特征缩放的几种方法3.进行特征缩放的注意事项总结前言目前为止，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，引出多变量线性回归问题。一、多维特征增添更多特征后，我们引入一系
关关在干嘛·2022-11-28 20:55

吴恩达机器学习笔记之多变量线性回归

多变量线性回归从之前的单变量线性回归现在扩展到多变量线性回归，比如通过房子的多个属性来预测它的售价。用n来表示变量的个数，m还是表示训练样本的数量；表示的是输入的是第i个样本，表示的是第i个样本的第j个特征的值。支持多变量的假设h表示为：，也叫做多元线性回归（multivariatelinearregression）为了更方便的表示，使用矩阵乘法可以表示为：为了计算的方便，=1，这样是为了让x和拥
iblue_coffee·2022-11-28 20:54

【吴恩达机器学习笔记】五、逻辑回归

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力五、逻辑回归1.逻辑回归接下来我们要讲的是关
Pandaconda·2022-11-28 20:23

【吴恩达机器学习笔记】四、多变量线性回归

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力四、多变量线性回归1.多功能在之前的课程中，
Pandaconda·2022-11-28 20:21

吴恩达机器学习笔记（十四）——异常检测

1.问题动机异常检测问题的具体应用其实在我们的生活中很常见，例如我们的飞机制造工厂新生产了一批飞机，我们需要检测这批飞机中是否存在不合格的飞机，这时我们就会应用异常检测。我们通常的做法是构建一个模型，计算p(x)，也就是对x的分布概率建模。我们设定一个阈值ε，当p(xtest)=ε时就判定为合格。飞机异常检测的例子如下图所示：2.高斯分布（正态分布）假设x∈实数，且x的均值为u，方差为σ2，则用数
XHHP·2022-11-28 16:42

机器学习——正则化逻辑回归(分类)编程训练

机器学习——正则化逻辑回归(分类)编程训练参考资料：1.黄海广老师：吴恩达机器学习笔记github本文是吴恩达机器学习课程中的第二个编程训练的第二部分。
苏打水可乐·2022-11-26 20:29

吴恩达机器学习笔记-引言

引言日常生活中的机器学习算法使用，例如：使用谷歌或必应进行搜索，谷歌和微软使用良好的学习算法排序网页；使用脸书或苹果，其中的图片分类程序可以认识你朋友的照片；电子邮箱使用时，电子邮件垃圾邮件筛选器可以过滤大量的垃圾邮件。许多AI研究者认为，实现做出一个和人类一样聪明的机器的这个目标最好的方法是通过让机器试着模仿人的大脑学习。智能的机器，即机器可以做很多有趣的事情，如web搜索、照片标记、反垃圾邮件
_4444yl·2022-11-25 20:03

吴恩达机器学习笔记（一）

一.引言1.什么是机器学习机器学习（MachineLearning）：是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。2.监督学习和无监督学习（1）监督学习（SupervisedLearning）对于数据集中每
阿洋_kenken·2022-11-25 19:00

吴恩达机器学习笔记及学习心得 （0）目录

吴恩达机器学习笔记及学习心得（0）目录引言单变量线性回归线性代数回顾多变量线性回归Octave教程逻辑回归正则化神经网路表述神经网路的学习应用机器学习的建议机器学习系统的设计支持向量机聚类降维异常检测推荐系统大规模机器学习应用实例
lixiang8668913·2022-11-25 19:00

吴恩达机器学习笔记总结

吴恩达机器学习笔记总结作为机器学习经典入门课程，吴恩达的MachineLearning课程必定有它重要的一席之位。
每天一进步·2022-11-25 19:27

吴恩达机器学习笔记总结 | Chapter01

吴恩达机器学习笔记|Chapter011.引言(Introduction)1.1欢迎(Welcome)1.2机器学习是什么？(WhatisMachineLearning?)
Wr.Wu·2022-11-25 19:25

吴恩达机器学习笔记1一一引言

吴恩达机器学习笔记1一一引言文章目录吴恩达机器学习笔记1一一引言1.机器学习是什么？2.监督学习3.无监督学习1.机器学习是什么？
qq_42394597·2022-11-25 19:24

吴恩达机器学习笔记 2

今天开始写吴恩达机器学习的学习笔记。课程的第一部分是类似于引言的东西，故笔记略过。第二部分内容算是机器学习的正式入门，老师讲解了一个算法实例：梯度下降线性回归。通过其讲解数学原理，总览了机器学习的工作流程和核心思想。本笔记将不按照课程顺序编排，而是将这一部分功能按模块划。//个人水平有限，我的所有笔记内容仅供参考，具体内容还请以课程为准。另外如有错误，还望大佬指出，我立刻更正。文章目录#课程中一些
ex22333·2022-11-25 19:49

【吴恩达机器学习笔记】三、矩阵

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力三、矩阵1.矩阵和向量矩阵（Matrix）矩
Pandaconda·2022-11-25 19:17

吴恩达机器学习笔记（一）引言

一、引言(Introduction)1.1欢迎参加《机器学习》机器学习早已成为我们的日常。每当使用Google或Bing等搜索引擎时，它能给出非常满意的结果，原因之一就是Google或微软使用的学习算法，学会了如何给网页排序。每当使用Facebook或苹果的相片分类功能，它能够识别出朋友的照片，也是机器学习。每当阅读邮件时，垃圾邮件过滤器会帮助我们过滤大量的垃圾邮件，这也是学习算法。在本课程中，我
言尽。·2022-11-25 19:46

【吴恩达机器学习笔记】一、引言

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力一、引言1.监督学习定义：监督学习（Supe
Pandaconda·2022-11-25 19:13

【吴恩达机器学习笔记】二、单变量线性回归

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力二、单变量线性回归常用表达符号：假设函数（H
Pandaconda·2022-11-25 08:27

吴恩达机器学习笔记（六）Neural NetWorks:Representation

神经网络NeuralNetworks:Representation模型表达I:ModelrepresentationI单个神经元树突:inputwires轴突：outputwires神经元：逻辑单元parameter：weight权重x0:biasunit\biasneuron(偏置单元\偏置神经元）Sigmoid(logistic)activationfunction:non-linearity
哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2022-11-24 05:09

吴恩达机器学习笔记-神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

非线性假设我们之前学的，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。例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合，我们也会有接近5000个组合而成的特征。这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了。假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽
_4444yl·2022-11-24 05:09

吴恩达机器学习笔记17-逻辑回归的代价函数

在这段视频中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数?。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non-convexfunction）。这意
weixin_33754065·2022-11-24 05:13

吴恩达机器学习笔记---逻辑回归模型

前言之前学习的单变量和多变量线性回归都是解决监督学习中的回归问题，现在开始学习如何解决监督学习中的分类问题，分类问题即输出都是离散值，我们主要通过逻辑回归模型来解决分类问题1.分类问题(Classification)2.假说表示(HypoththesisRepresentation)3.判定边界(DecisionBoundary)逻辑回归模型(一)分类问题(Classification)  分类问
ML0209·2022-11-24 05:39

吴恩达机器学习笔记---逻辑回归模型参数优化

前言利用梯度下降对逻辑回归模型的代价函数求取最小解，实现模型参数的优化1.代价函数(CostFunction)2.梯度下降(GradientDescent)3.高级优化(AdvancedOptimization)4.多类别分类(MulticlassClassification)逻辑回归模型参数优化(一)代价函数(CostFunction)  在线性回归模型中，我们选取所有样本误差的平方和的均值作为
ML0209·2022-11-24 05:39

【基础】吴恩达机器学习笔记 - 线性回归 & 代价函数 & 梯度下降

一、基本概念1.1机器学习的定义一个年代近一点的定义，由来自卡内基梅隆大学的TomMitchell提出，一个好的学习问题定义如下：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。比如以下棋的机器学习算法为例：经验E就是程序上万次的自我练习的经验，任务T是下棋，性能度量值P是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。1.
zenRRan·2022-11-24 05:36

吴恩达机器学习笔记--逻辑回归

分类问题：是否垃圾邮件，肿瘤良性恶性......线性回归的问题：不适用于分类问题。因为线性回归一般用最小二乘来得出最优的回归曲线，而一个极端值，就能让曲线的偏离很大。逻辑回归就是在线性回归z=的基础上，再做了一步结果再0,1之间。决策边界g(z)=0.5,也就是z=0,当z>=0的时候，预测y值为1，否则为0.改变z=为高阶多项式，就可以使决策边界由直线是变成曲线。逻辑回归的代价函数是一个凸函数，
mumuok·2022-11-24 05:36

吴恩达机器学习笔记

机器学习week1Introduction1.SupervisedLearning监督学习给定一个数据集，并且知道其一些正确输出，能够明确知道是不是正确或者错误回归问题：预测一个连续的值的输出分类问题：根据输入给出一个离散的结果输出2.UnsupervisedLearning无监督学习只给出一个数据集，并没有给出其关系，需要我们自行寻找其结构ModelandCostFunctionModelrep
lqvir·2022-11-23 17:03

吴恩达机器学习笔记

一、引言部分1.1什么是机器学习机器学习（MachineLearning）：1.是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。2.一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。1.2监督学习和无监督学习监督学习（SupervisedLearning）：对
m0_51465135·2022-11-22 15:09

吴恩达机器学习笔记第一周

第一周吴恩达机器学习笔记第一周一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？
LL.syx·2022-11-22 08:40

吴恩达机器学习笔记--第一周-4.线性代数复习

week1-4.LinearAlgebraReview一、MatricsandVectors二、AdditionandScalar三、MatrixVectorMultiplication四、MatrixMatrixMultiplication五、InverseandTransposeprediction=datamatrix*parameters
Loki97·2022-11-20 23:34

【吴恩达机器学习笔记】1引言、单变量线性回归、线性代数回顾

1引言（Introduction）1.1欢迎（Welcome）1.2机器学习是什么（Whatismachinelearning?）ArthurSamuel(1959)：机器学习是在没有进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。TomMitchell(1998)：一个好的学习问题定义如下，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理
贪钱算法还我头发·2022-11-20 23:01

李宏毅机器学习Lesson2——Logistic Regression实现收入预测

李宏毅机器学习Lesson2——LogisticRegression实现收入预测数据集介绍加载数据集、标准化定义相关函数交叉验证训练模型（小小地实现了一下损失函数惩罚项中系数的选择）此处也用到了黄海广博士在吴恩达机器学习笔记中的代码
hifive(2020?)·2022-11-20 22:33

机器学习/深度学习入门建议

机器学习实战参考书籍：《统计学习方法》李航吴恩达机器学习笔记部分截图：第四阶段：深度学习1.吴恩达深度学习简介：这应该是最好的入门教程了神经
程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

week2第一章---多变量线性回归---吴恩达机器学习笔记

week2第一章---多变量线性回归1-1多维特征4-2向量化part-14-2向量化part-2实验4-4用于多元线性回归的梯度下降法实验1-1多维特征在原始的线性回归模型中，我们只有一个特征x，用来预测y，如果使用更多的特征看起来看起来会使预测更加合理，所以引入了变量x1x_1x1,x2x_2x2,x3x_3x3,…,xnx_nxn和其他表示方法，如下图所示：注意这个算法叫做多元线性回归，而不
天微亮。·2022-11-07 11:20

吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论：初识机器学习

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html机器学习目前已经应用在很多领域，比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。更多内容参考机器学习&深度学习什么是机器学习1机器学习一些比较难以变成的能力——ArthurSamuel2通过给定任务T以及性能度量P以及经验E，计算机程序从经验E中
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-01 23:35

[从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归

雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏：机器学习专栏：爬虫专栏：OpenCV图像识别处理专栏：Unity2D⭐本节课理论视频：吴恩达P1-P4：机器学习理论概述吴恩达P5-P11：线性回归算法原理⭐推荐其他人笔记：【吴恩达机器学习笔记详解
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-22 07:00

吴恩达机器学习笔记——第二周

多变量线性回归假设hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\theta_3x_3+\theta_4x_4hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4为了表示方便，我们定义一个单纯为了计算方便的特征，也就是x0=1x_0=1x0=1.此时hθ(x)=θTxh_\theta(x)=\t
学习飞行的山药·2022-09-29 19:17

week1第一章（对应22新版一二章）---引言---吴恩达机器学习笔记

第一章---引言（对应22年新版一二章）1-1欢迎1-2机器学习是什么？1-3监督学习1-4非监督学习2022课程新增1-1欢迎本节主要介绍了机器学习是什么，机器学习在诸多应用领域中可以干什么。我们每天都在接触机器学习的算法，比如：谷歌和必应对搜索结果排序，展示我们所需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。手机相册对人物分类，认出我们的朋友。电子邮件系统可以的垃圾邮件筛选。未来的某一天，机器也许
天微亮。·2022-09-26 22:22

吴恩达机器学习笔记

day2总结：今天学习了线性回归、梯度下降以及梯度下降在线性回归算法中的应用等内容。线性回归算法用来解决有监督问题中的回归问题【算法思想】：用历史经验（x[样本特征],y[样本结果]）来学习一个假设函数h，从而能够在对新样本中的x进行预测得到结果y。用历史数据中的y与假设函数的结果h(x)进行对比，得到代价函数。【假设函数的目标】是不断修改参数theta最终使代价函数达到最小值，即使假设函数的结果
90后程序猿_llj·2022-09-09 07:48

吴恩达机器学习笔记——Day1

观看的视频来自网易云课堂——《吴恩达机器学习》http://吴恩达机器学习-网易云课堂https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1210076550模型（model）：其为预测值参数（parameters）：w，b代价函数：其中J(w,b)要尽可能地小从而保证代价最少目标（goal）：mimimizeJ(w,b)梯度下降原则：梯度下降
_____�金·2022-09-09 07:45

吴恩达机器学习笔记——Day2——Octave使用基础

观看的视频来自网易云课堂——《吴恩达机器学习》http://吴恩达机器学习-网易云课堂https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1210076550&_trace_c_p_k2_=8b38dadea2254aabb5eced2e8defd456构建大规模机器学习项目，大多使用Octave来构造算法原型以便快速实现算法进行大规模的部署可
_____�金·2022-09-09 07:58

吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章神经网络学习1，非线性假设对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。2，神经元和大脑3，模型展示Ibiasunit偏置单元weightsparameters二者同义词4，模型展示II前向传播模型，向量化。后部分其实就是Logistic回归。输入层也可以是非线性特征。其他的前向传播架构5，例子与直觉理解神经网络中的某个神
Margo_Zhang·2022-08-13 09:40

吴恩达机器学习笔记-线性代数回顾(Linear Algebra Review)

矩阵和向量如下图是是4×2矩阵，即4行2列，让m为行，n为列，矩阵记作大写A，指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，有行向量和列向量，下图是四维列向量（4x1）。加法和标量乘法矩阵的加法：行列数相等的对应元素相加即可。某个数×矩阵：矩阵里面每个元素都要乘这个常数。矩阵乘法矩阵乘法如下图，矩阵与向量的乘法同理。注意：矩阵的乘法不满足交换律，但满足结合律。在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作
_4444yl·2022-07-29 07:25

[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 五——Octave/Matlab教程

1、基本操作%注释==全等于~=约等于&&and并||or或xor异或PS1('>>')修改提示符为>>,可修改成其他;阻止打印输出''单引号字符串disp()打印输出formatlong输出位数为longformatshort输出位数为short还有其他的formatxxx格式输出矩阵>>A=[12;34;56]A=123456>>v=[123]v=123>>c=[1;2;3]c=123>>v=
哟米 2000·2022-07-29 07:21

吴恩达机器学习笔记：（六）Octave使用

Octave使用Octave安装Octave语句去除"版本号.exe:line>"矩阵操作步长操作直方图单位矩阵eye()帮助函数“help+函数名”生成帮助文档移动数据数据合并数据截选数据加载Octave安装资源下载：https://www.gnu.org/software/octave/download.html#source安装包下载：https://download.csdn.net/do
时间之里·2022-07-29 07:50

吴恩达机器学习笔记（四）——多元线性回归

1.多特征在之前学的线性回归中，只有一个特征。但是在实际生活中，我们还会考虑许多因素，因此通常会使用到多元线性回归。在这里，我们依然使用波特兰的房价数据，但是在前面的基础上，增加了多个特征进行房价的预测。具体如下图：为此我们需要增加一些符号的定义：n代表特征的个数（上图中n=4）m代表训练集样本的个数（上图中m=47）x(i)代表第i个样本（上图中x(2)=[1416,3,2,40]）xj(i)代
XHHP·2022-07-29 07:47

吴恩达机器学习笔记 第三节 线性代数回顾

可以使用矩阵间的乘法来对多个预测对象进行多个假设的同时预测，这要比使用循环语句更加简单高效，大多数编程语言中都有优化的线性代数库来支持矩阵乘法的运算。矩阵乘法不符合交换律，符合结合律。单位矩阵I。矩阵的逆和转置。注意这里的A需要是一个方阵（m*m），且有逆矩阵时才有相乘为单位矩阵。那些没有逆矩阵的矩阵成为奇异矩阵或退化矩阵。转置矩阵：
桃木————·2022-07-29 07:13
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