吴恩达机器学习(四)

最新推荐文章于 2022-06-29 23:32:18 发布
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吴恩达机器学习（四）逻辑回归（二分类与多分类）
今天你学习了吗
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目录 0. 前言 1. 假设函数（Hypothesis） 2. 决策边界（Decision Boundary） 3. 代价函数（Cost Funciton） 4. 梯度下降（Gradient Descent） 5. 逻辑回归实现多分类 6. 其他求解参数的方法 学习完吴恩达老师机器学习课程的逻辑回归，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。 如果这篇文章对你...
Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第4周神经网络
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吴恩达机器学习练习四
拾贝壳的大男孩
06-23 543
吴恩达机器学习练习四完成练习前要搞明白样本如何组织，训练集是5000x400的矩阵，每一行表示一个样本，也就是20x20的像素值。练习中使用的是3层网络，因此参数集是theta1和theta2.练习主要完成代价函数及反向传播算法中梯度的计算（nnCostFunction.m）代码中全部采用向量计算的方式，这样可以提升计算速度需要技巧的地方：将标签转为向量col_v=1:num_labels;for...
吴恩达机器学习（四）
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12，支持向量机 12.1优化目标 到目前为止，你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常相似，因此，重要的不是你该选择A算法还是B算法，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，，，还有一个更加强大的算法广泛的应用于工业界和学术界，它被称为支持向量机（...
pytorch实现吴恩达机器学习课程实验四（反向传播神经网络）
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08-18 372
import torch import numpy as np # import torch.utils.data as datasets from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn from scipy.io import loadmat learning_rate = 0.01 epoch_num = 5 data = loadmat('/conte
吴恩达机器学习4-多变量线性回归
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多变量线性回归、梯度下降法、特征缩放、学习率、正规方程
吴恩达机器学习笔记（四）
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原创博客，转载请注明出处！ 第四章主要讲Matlab和Octave的安装和配置 MATLAB的安装就不用说了 Octave在https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/ 下载自己想要的版本 我是windows系统，装的是最新版 然后安装下一步下一步就可以了！ 安装成功的界面如下： ...
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林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
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2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
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2025最新吴恩达机器学习笔记
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在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和...
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今天，我们所要探讨的，是那些有幸参与了吴恩达机器学习课程的同学们所珍藏的宝贵资料——“吴恩达机器学习课后作业源码及笔记”。这份资料集作业解答和编程代码于一体，对于那些已经或正在学习吴恩达课程的朋友们来...
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coursera Stanford Machine Learning Week5 Ex4机器学习 实验4
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吴恩达机器学习作业4（ 机器学习练习 4 - 神经网络）
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【吴恩达机器学习笔记】Week4 ex3答案
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