Andrew Ng机器学习笔记#4

最新推荐文章于 2025-08-09 22:10:24 发布
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#机器学习

本文详细介绍了正则化技术在防止机器学习模型过拟合中的应用，包括线性回归和逻辑回归的正则化成本函数，以及相应的梯度下降和正规方程更新规则。通过正则化项的引入，可以有效降低模型复杂度，提高泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                                     Regularization

 

  1. Overfitting and the solution:

 

       2. Regularized cost function for linear regression:

 

     3. Regularized gradient descent and normal equation for linear regression:

 

    4.Regularized cost function for logistic regression:

 

    5.Regularized gradient descent for logistic regression:

6. 自己记的笔记：

 

WebShell 特征分析
sechelper的博客
05-26 2366
关注公众号领取学习路线和资料。​WebShell是黑客经常使用的一种恶意脚本，其目的是获得服务器的执行操作权限，常见的webshell编写语言为aspjspphp。主要用于网站管理，服务器管理，权限管理等操作。使用方法简单，只需要上传一个代码文件，通过网址访问，便可进行很多日常操作，极大地方便了使用者对网站的服务器的管理。正因如此，也有小部分人将代码修改后当作后门程序使用，以达到控制网站服务器的目的，
Andrew Ng机器学习笔记
09-11
吴恩达老师的机器学习笔记，课程在coursera上搜索machine learning即可，详细记录了老师的课堂内容，用来做复习笔记十分合适，希望学习该课程的同学可以进行下载。该笔记从互联网下载，感觉原作者的贡献。
JZVideoPlayer视频播放Demo
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qq_42164040的博客
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1.导入依赖： implementation'cn.jzvd:jiaozivideoplayer:6.2.10' 2.activity_main布局： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout                 xmlns:android="http://schemas.android....
java session logout_为什么Identity Server4 Logout不起作用？ （没有MS身份）
weixin_39548606的博客
02-16 257
我正在尝试使用IdentityServer4实现我自己的OAuth服务器，到目前为止除了注销外一切正常 .我没有使用Microsoft Identity，因为我已经拥有一个WebApi的WebApp，它正在处理与用户相关的CRUD操作 . 因此，我使用现有数据库来获取用户并验证其用户名和PW . 如果验证成功，我的验证方法将返回"AuthenticatedUser"类型的对象(这是我制作的Util...
JZJZJZ---从尾到头打印链表
Venciki的博客
11-11 1万+
题目描述 输入一个链表的头节点，从尾到头反过来返回每个节点的值（用数组返回）。 示例 输入：head = [1,3,2] 输出：[2,3,1] 代码 var reversePrint = function(head) { var arr = []; while(head != null) { arr.push(head.val); head = head.next; } return arr.reverse(); }; ...
JZ4 重建二叉树--java实现
qq_44065310的博客
08-29 1797
描述 给定某二叉树的前序遍历和中序遍历，请重建出该二叉树并返回它的头结点。 例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建出如下图所示。 提示: 1.0 <= pre.length <= 2000 2.vin.length ==pre.length 3.-10000<= pre[i], vin[i] <= 10000 4.pre 和 vin均无重复元素 5.vin出现的元素均出现在pre里...
Andrew Ng机器学习笔记#5
JZJZ73的博客
11-20 339
                                      Neural network   Units and symbols:      2. Matrix of weights:         3. Outputs’ vectorization:    
Andrew Ng机器学习笔记#3
JZJZ73的博客
10-23 277
                                     Logistic regression   Hypothesis function and definition:     Therefore, the final form of the hypothesis function shall look like this:        2. Deci...
AndrewNG机器学习笔记v5.4—黄海广.pdf
01-26
本笔记是针对斯坦福大学 2014 年机器学习课程视频做的个人笔记。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络...
AndrewNg机器学习笔记
09-11
来自于互联网，感谢作者的贡献，主要对coursera上machine learning的课程进行了笔记处理，按章节划分，和课程内容相匹配，很适合复习使用，正在进行课程的学习的同学可以下载一份配合课程来进行学习。
斯坦福：机器学习 Andrew NG超详细笔记（中英文都有）
07-06
这些笔记涵盖了Andrew NG教授在斯坦福大学的机器学习课程，提供了丰富的理论知识和实践案例。其中，"12篇上课笔记"是Andrew NG教授亲自编写的，详细讲解了机器学习的基本概念、算法和应用，包括监督学习、无监督学习...
斯坦福大学Andrew Ng机器学习个人笔记完整版
07-21
Andrew Ng机器学习总结的很好。欢迎下载
机器学习及其KNN算法
qq1851417332的博客
08-08 1205
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并优化性能，而无需显式编程。这一技术领域起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，在21世纪得到了迅猛发展。
机器学习 集成学习之随机森林
weixin_72931638的博客
08-05 1342
集成学习：通过组合多个基础学习器（如决策树、逻辑回归等）提升模型性能，典型方法包括：Bagging（如随机森林）Boosting（如AdaBoost、XGBoost）堆叠模型（Stacking），用于垃圾邮件识别，包含4500行数据，57个特征列（A列到BED列），BFD列为标签结果（0和1）。特征说明：前48个连续特征为单词频率（如makeaddress3d等），用于识别垃圾邮件关键词。后6个连续特征为字符频率（如数字12等），用于监测QQ号、手机号等敏感字符。
【线性代数】线性方程组与矩阵——（1）线性方程组与矩阵初步
weixin_45725295的博客
08-09 384
由m×nm\times nm×n个数aiji12m;j12n排成mmm行nnn列的数表称为mmm行nnn列矩阵，简称m×nm\times nm×n矩阵，记作Aa11a12a1na21a22a2n⋮⋮⋮am1am2amnA​a11​a21​⋮am1​​a12​a22​⋮am2​​​a1。
机器学习-LinearRegression
iamfromhuoxing的博客
08-06 911
条件密度 = 切片fX∣Y​x∣yfXY​xyfY​y。#%% md。
机器学习在高频交易订单簿大单管理中的应用实践
木头大左的博客
08-07 284
高频交易的核心目标在于利用微小的价格差异和极短的持仓时间来实现盈利，这要求系统能够实时处理海量的市场数据，并作出快速而精准的交易决策。传统的订单簿管理方法往往依赖于预设的规则和静态的模型，难以适应市场条件的快速变化。大单拆分是订单簿管理中的关键环节，其目标是将一个大订单拆分为多个小订单，以减少对市场的冲击。市场状态预测是订单簿大单管理的重要环节，准确的预测可以帮助交易系统选择合适的大单执行时机，从而降低市场冲击和交易成本。在高频交易中，订单簿的异常变化可能导致交易策略的失效或产生意外的市场冲击。
机器学习——05 决策树
念头通达
08-07 382
ID3决策树（信息熵、信息增益）、C4.5决策树（ID3树的不足、信息增益率）、CART分类树（基尼值与基尼指数）、案例：泰坦尼克号生存预测、CART回归树、剪枝*（决策树正则化、预剪枝&后剪枝）
python学智能算法（三十六）|SVM-拉格朗日函数求解（中）-软边界
最新发布
专注python+工程实践的热心婶子
08-09 1047
本文详细推导了软间隔SVM的拉格朗日方程求解过程。首先建立包含松弛变量ξ的拉格朗日函数，然后通过分别对w、b和ξ_i求偏导，得到关键表达式：w可由样本线性表示、α与y的加权和为零、以及α_i的取值范围0≤α_i≤C。将这些结果代入原方程后，最终简化为仅含α_i的优化问题。整个推导过程清晰地展示了软间隔SVM的数学基础，为后续求解奠定了基础。
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