吴恩达机器学习第八周测试及编程练习

最新推荐文章于 2020-07-21 16:55:47 发布
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#机器学习

代码：https://github.com/LiuZhe6/AndrewNGMachineLearning

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测试：Principal Component Analysis

第一题

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答案
AB
分析：
若按照C和D方向进行投射，则投射误差会非常大。

第二题

在这里插入图片描述
答案
C

第三题

最低0.47元/天 解锁文章
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习
和而不流
12-19 6676
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习 1聚类算法clutering 1聚类算法简介 2K-means 21kmeans的目标函数 22随机初始化 23选择类别数 3考试quiz 维数约减 dimensionality reduction 1数据压缩 2数据可视化 3维度约简-主成分分析法PCA 1 PCA
机器学习-吴恩达作业练习
04-22
这个“机器学习-吴恩达作业练习”压缩包很可能是包含了他在斯坦福大学授课时的编程练习题，旨在帮助学生深入理解和应用所学概念。通过解决这些练习，学员能够提升自己的编程技能，更好地掌握机器学习的核心算法。 1...
吴恩达 第八周 测试Principal Component Analysis
PinkAir的博客
12-01 801
（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第八周编程作业ex7
05-26
压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第八周的编程作业ex7所需完成的六个m文件，解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
机器学习吴恩达第八周
qq_42148307的博客
07-21 320
13、聚类 13.1无监督学习：简介 图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到我圈出的这些点集的算法，就被称为聚类算法。 这将是我们介绍的第一个非监督学习算法。当然，此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。 13.2K-均值算法 K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成 n 个组，其方法为: 首先选择????个随机的点，称为聚类中
Coursera-吴恩达-机器学习-第八周-测验-Unsupervised Learning
qq1376725255的专栏
10-18 2825
本片文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第八周的测验，题目及答案截图。        
吴恩达 机器学习 课后编程作业
03-31
吴恩达的机器学习课程是全球范围内非常受欢迎的在线教育项目，由世界知名的人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）在Coursera平台上主讲。这个课程涵盖了广泛的机器学习概念，从基础知识到高级技术，旨在帮助学生掌握构建...
吴恩达深度学习deeplearning第五课第一周课后测验及编程作业（含答案）
03-04
在本课程中，吴恩达教授的深度学习课程进入了第五个模块，主要关注循环神经网络（RNN）和序列模型。这些技术在处理具有时间依赖性的数据，如语音识别、机器翻译、文本生成等任务中发挥着关键作用。在"第五课第一周...
吴恩达机器学习第九周异常检测与推荐系统编程题
标题中提到的“Coursera Machine Learning 第九周week9ex8AnomalyDetectionRecommedMachines”指的是在Coursera平台提供的机器学习课程的第九周的学习内容中的第八个练习。该练习主题是关于异常检测（Anomaly ...
第八周（无监督学习）-【机器学习-Coursera Machine Learning-吴恩达】
牧码杭城
03-08 1212
目录    K-means算法    PCA（主成分分析）1 K-means1）算法原理：    a 选择聚类中心    b 迭代优化分二步        - 针对每一个样本划分到所属聚类中心        - 针对每一个聚类，重新选取聚类中心（某一类所有点坐标的平均值即为新的聚类中心）2） 优化目标  J ：每一个样本到它所属的聚类中心的距离的平方3） 随机初始化中心局部最优情况：正确情况：为了...
coursera机器学习每周测验（完整版，包括每节课中间暂停的测验）
04-28
注意：不是编程练习！不是编程练习！不是编程练习！重要的事情说三遍。本资源是coursera机器学习每周每课时（2--11周）的测验题目，包括每节课都有暂停之后的小练习，都是自己截图下来的，是纯英文版的，部分图片里面我个人用FastStone添加了个人理解解题思路，如有问题可以一起交流。coursera机器学习的题目还是很经典的，切中要害，对于复习巩固学过的知识具有莫大的帮助。
斯坦福大学机器学习第八周编程作业
03-30
斯坦福大学 吴恩达老师的 机器学习第八周 编程作业， k-means and PCA
Coursera Machine Learning 第八周week8ex7 K-Means Clustering and PCA编程全套满分题目+注释
12-26
Coursera Machine Learning 第八周week8ex7 K-Means Clustering and PCA编程全套满分题目+注释
coursera Machine Learning 第八周 测验quiz2答案解析 Principal Component Analysis
sinat_39805237的博客
12-23 3754
1.选择AB 解析:u（1）的选择应该是使投影距离最短，而向量的方向正负皆可，故选择AB 2.选择B 解析：k的选择与m无关，肘方法适用于聚类类数的选择。k的选择应该是在满足差异性的情况下，取最小的值。故选择B。 3.选择B 解析：对照公式选择即可。这里是直接的(式子) 4.选择AD 解析：A即使输入的特征值都十分接近，也应该进行均值归一化，然后再应用PC
机器学习 | 吴恩达机器学习第八周学习笔记
sdu_hao的博客
11-18 2786
课程视频链接 第八周PPT 下载密码:qedd 上周主要讲解了支持向量机SVM的原理包括优化目标、大间隔以及核函数等SVM核心内容，以及SVM的使用。本周主要讲解经典的无监督聚类算法k-means，包括k-means的优化目标，原理以及一些参数设置细节；和降维算法PCA的原理，目标，问题规划以及应用等问题。   目录 一、无监督学习 1.无监督学习 2.K-Means算法 3.优化...
Coursera-吴恩达-机器学习-第八周-编程作业: K-Means Clustering and PCA
qq1376725255的专栏
10-28 2005
本次文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第八周编程作业。编程语言是Matlab。 本文只是从代码结构上做的小笔记，更复杂的推导不在这里。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。 本次作业分两个part，第一个是K-Means Clustering algorithm 压缩图片，第二个部分是PCA 1 K-means Clustering Im...
coursera机器学习课程第八周——课程笔记（一）
这里记录着我一点一滴的进步
11-30 1259
Clustering     K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 典型的supervised learn
斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第八周 编程题 k-means and PCA
未来战警
03-30 3774
编程作业下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/wwangfabei1989/10318165 1. PCA.m function [U, S] = pca(X) %PCA Run principal component analysis on the dataset X % [U, S, X] = pca(X) computes eigenvect...
斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第五周 神经网络
未来战警
03-22 2311
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