吴恩达机器学习 第六周实验代码

最新推荐文章于 2024-03-22 15:18:08 发布
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#机器学习

本文深入探讨了机器学习中四个核心函数：linearRegCostFunction线性回归成本函数、learningCurve学习曲线、polyFeatures多项式特征和validationCurve验证曲线。通过这些函数的理解，读者将能更好地掌握机器学习算法的评估与优化。

1.linearRegCostFunction
在这里插入图片描述
2.learningCurve
在这里插入图片描述

3.polyFeatures在这里插入图片描述
4.validationCurve
在这里插入图片描述

吴恩达机器学习---编程练习6
qq_37210730的博客
08-16 341
博主只是初学机器学习的新人一枚，这篇博客旨在分享一下吴恩达机器学习课程编程练习6的答案，同时也是相当于自己对这一章的内容做一个回顾，让自己理解的更加的透彻，理性讨论，不喜勿喷 本章的主题是Support Vector Machines(SVM)，即支持向量机，SVM是一类按照监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，与前面提到的逻辑回归和神经网络类似，而SVM与二者相比，在学习复杂的非线性方...
吴恩达机器学习代码
最新发布
wenchlove的博客
04-15 1527
后续内容持续更新
机器学习吴恩达第六周
qq_42148307的博客
07-18 381
10、应用机器学习的建议 10.1决定下一步做什么 获得更多的训练实例——通常是有效的，但代价较大，下面的方法也可能有效，可考虑先采用下面的几种方法。 尝试减少特征的数量 尝试获得更多的特征 尝试增加多项式特征 尝试减少正则化程度???? 尝试增加正则化程度???? 要想改进一种算法的效果，什么样的尝试，才是有意义的。因此，在接下来几节课中，我将先来介绍如何评价你的学习算法。 10.2评估一个假设 仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差，并不能说明它就一定是一个好的假设函数。而且我们也学习了过拟合假设函数
吴恩达机器学习练习六
拾贝壳的大男孩
07-22 305
  SVM支持向量机 1）Gaussian kernel实现，计算两个样本的相似度，用于学习非线性边界。 sim = exp(-(x1-x2)'*(x1-x2)/(2*sigma^2));   2）找到最优的C与sigma参数    其实就是枚举，计算不同参数组合的错误率，找到最小的。 先用学习的样本进行模型学习，然后用验证集计算错误率。dataset3Params.m文件   ...
coursera Stanford Machine Learning Week7 Ex6机器学习 实验6
jimtoot的博客
03-10 746
吴恩达机器学习(六)
JasonSparrow_1的博客
01-13 226
异常检测 问题动机 以飞机发动机的例子来说明问题 设定一个阈值，如果偏离程度过大，则认定为有异常 步骤： 捕捉特征x(i)x^{(i)}x(i) 建立分布模型p(x)p(x)p(x) 确定哪些用户有异常，若p(x)<epsilonp(x)<epsilonp(x)<epsilon ...
（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第五周编程作业ex4
05-04
在本资源中，我们关注的是2020年吴恩达教授的《机器学习》（Machine Learning）课程的第五周编程作业，名为“ex4”。吴恩达是全球知名的计算机科学家，尤其在人工智能和深度学习领域有着深厚的造诣。他的这门机器...
Coursera吴恩达ML 第六周编程week6 Regularized Linear Regression and BiasVariance编程注释选做
12-13
在本课程"Coursera吴恩达机器学习（Machine Learning by Andrew Ng）"的第六周，我们关注的主题是正则化线性回归（Regularized Linear Regression）与偏差-方差分解（Bias-Variance Tradeoff）。这是一部分重要的...
吴恩达机器学习-可选实验室：Relu
qyk666的博客
03-22 1776
所示的函数由线性片段（分段线性）组成。斜率在线性部分期间是一致的，然后在过渡点处突然变化。在过渡点，添加一个新的线性函数，当添加到现有函数时，将产生新的斜率。新函数是在过渡点添加的，但对该点之前的输出没有贡献。非线性激活函数负责在转换点之前和之后禁用输入。下面的练习提供了一个更具体的例子。该练习将在回归问题中使用以下网络，其中您必须对分段线性目标进行建模：网络在第一层有3个单元。每个人将对目标的一部分负责。单元0被预先编程并固定为映射第一个段。
吴恩达机器学习第一次编程作业原创源码答案machine-learning-ex1.zip
07-23
这篇内容主要介绍的是吴恩达教授的机器学习课程的第一个编程作业的MATLAB源码解答。这个作业涵盖了机器学习的基础概念，旨在帮助初学者理解和应用基本的统计学习方法。以下是源码中涉及的主要知识点： 1. **线性...
吴恩达机器学习作业6
yueanyunxiao的博客
08-10 282
gaussianKernel sim = exp(-sum((x1 - x2).^ 2) / (2 * (sigma^2))); dataset3Params params = [0.01,0.03,0.1,0.3,1,3,10,30]; MinError = 10000.0; for Cval = params, for sigVal = params, model = svmTrain(X,y,Cval,@(x1,x2) gaussianKernel(x1,x2,sigVal));
吴恩达机器学习课程-作业6-支持向量机（python实现）
weixin_44027820的博客
03-03 2554
Machine Learning(Andrew) ex4-Support Vector Machines 椰汁笔记 Support Vector Machines 这个算法是干什么的？ 分类算法，和逻辑回归类似。 这个算法的优点是什么？ 这个算法又叫做最大间距分类算法。 下面这张图就是很好的解释，对于下面的分类问题之前的逻辑回归的决策边界可能是粉色或者绿色的线。可以看到虽然是成功将数据集分为...
吴恩达机器学习ex6
weixin_44421594的博客
08-16 1106
注：练习答案部分参考博客https://blog.youkuaiyun.com/meijie2018_1/article/details/90712557 gaussianKernel.m function sim = gaussianKernel(x1, x2, sigma) %RBFKERNEL returns a radial basis function kernel between x1 an...
吴恩达机器学习-编程练习-ex6.1
onesmile5137的博客
07-29 727
本节练习是为了应用SVM算法，并灵活运用C和gamma参数 首先load数据集并plot #----------------------------part1---------------------------# #读取数据1，并将数据整理成可识别的格式 path = 'C:\\Users\Huanuo\PycharmProjects\ml\ex6_svm\ex6\ex6data1.mat' m...
吴恩达机器学习作业6—支持向量机
kingsure001的博客
08-05 961
题目概述：在本练习中，我们将使用高斯核函数的支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器 数据集1 我们先在2D数据集上实验 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data=loadmat('E:/shujuji/ex6data1.mat') raw_data data=pd.DataFrame.
Matlab吴恩达机器学习编程练习ex5：正则化线性回归和偏差v.s. 方差Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance
weixin_44389971的博客
08-06 1191
本文基于吴恩达老师第六周的练习，在这次的练习中，你将会实现正则化的线性回归并且用它去实现不同的偏差和方差的性质。 作业大纲1 正则化线性回归1.1 数据可视化1.2 正则化线性回归代价函数1.3 正则化线性回归梯度 linearRegCostFunction.m1.4 线性回归拟合2 偏差-方差2.1 学习曲线 learningCurve.m 1 正则化线性回归 在前半部分的练习中，你将实现正则化线性回归通过水库中水位的变化去预测从大坝中流出的水量。在后半部分，你将会通过调试学习算法诊断和测试偏差和方差的
吴恩达机器学习Week_7 ex6课后编程作业代码答案
weixin_42330890的博客
02-28 907
EX6gaussianKerneldataset3ParamsprocessEmailemailFeatures gaussianKernel function sim = gaussianKernel(x1, x2, sigma) %RBFKERNEL returns a radial basis function kernel between x1 and x2 % sim = gauss...
Coursera-吴恩达-机器学习-第六周-编程作业: Regularized Linear Regression and Bias/Variance
qq1376725255的专栏
10-01 3531
本次文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第六周编程作业。编程语言是Matlab。 学习算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码。 0 Introduction  在这个练习中，应用regularized linear regression，并观察其bias-variance properties性质。 1 Regularized Linear ...
吴恩达机器学习 编程作业 python 版提交方法以及代码-week2
zhangt766的博客
02-12 4843
本文主要包含两个部分： 1.吴恩达机器学习如何提交python作业并得到分数 2.week 2 编程作业——线性回归 python 代码 一、吴恩达机器学习如何提交python作业并得到分数 吴恩达机器学习课程有点老了，当时吴教授选的octave/matlab来编程，我也尝试了安装octave，不仅编程语法不熟悉，就是submission也没搞明白，幸运的是github上的Gerges大神，搞了个python版交作业神器，直接在jupyter notebook上运行代码就能提交作业。 传送门：
吴恩达机器学习第一周作业解析与Matlab代码示例
资源摘要信息:"这是一份关于机器学习入门实践的资源文件，其中包含的吴恩达老师的课程作业数据和Matlab语言编写的代码。文件名中的'machine-learning-ex1'表示这是一个机器学习课程的实践练习，'ex1data2.txt'为本次...
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