吴恩达机器学习【第五天】逻辑回归模型

最新推荐文章于 2025-03-05 21:45:11 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 人工智能 深度学习 逻辑回归 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aec153/article/details/119767920
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本文介绍了在前端开发中遇到的跨域问题，以及如何通过逻辑回归进行分类。讨论了决策边界、代价函数和梯度下降在解决此类问题中的应用，并提到了正则化作为防止过拟合的手段。文章还涵盖了多类别分类、优化方法的选择以及课后习题的相关内容，深入探讨了正则化在线性回归和逻辑回归中的作用。

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想不到又过了几天
前几天在忙一个项目，需要用前端实现一个页面，遇到跨域的问题，一直弄不出来

逻辑回归

分类

日常生活中，为了更好的辨别一种东西，会对他归类，那计算机怎么来计算归类呢？
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比如上图，通过构建一个函数来进行归类，在这个函数的右边为1，左边为0.

假设陈述（Hypothesis Representation）

因为目前是针对 0 1类的这种分类，所以需要构建一个函数，来实现分类。
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上面这个函数就完美地符合条件。

决策边界

决策边界则取决于函数的各个参数，比如下图：
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非线性分类

代价函数

可以通过极大似然估计来推断，但是还不会
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简化代价函数和梯度下降

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更好的优化

除了梯度下降之外还有其他的方法，但是其他方法的话，级别还不够
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使用Octavio中函数库，可以不用自己设置学习率
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解决多类别分别问题

划分成多个一对二
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课后习题

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题目的链接
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正则化（解决过拟合）

过拟合现象的产生

为了实现更好的效果，我们往往会倾向于的让所有的数据点都尽可能的落在所拟合的函数上，但是这样子的话，就容易产生过拟合的现象。
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解决过拟合的方法

一种减少变量【需要人工和损失数据信息】，第二种的正则化【保持所有的变量】
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代价函数

在原有的代价函数后面加上对其他变量的参数之和。
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正则化的线性回归

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正则化的逻辑回归

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课后题

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来自链接

吴恩达机器学习笔记pdf格式
05-19
《吴恩达机器学习笔记》是一份详尽的教育资源，旨在帮助学习者深入理解机器学习这一领域的核心概念和算法。吴恩达，作为人工智能和在线教育领域的先驱，以其深入浅出的教学风格闻名，他的机器学习课程在全球范围内广...
机器学习1.0
qq_39441111的博客
10-20 319
机器学习 定义：如果某计算机程序在T任务中的性能（由P衡量）随着经验E的提高而提高，则可以说它是从经验E中学习有关某类任务T和性能度量P的。 简单的来说： 打个比方—>玩跳棋。 E =玩许多跳棋游戏的经验 T =扮演跳棋的任务。 P =程序将赢得下一场比赛的概率。 通常，可以将任何机器学习问题分配给以下两种广泛的分类之一： 监督学习和无监督学习。 监督学习 在监督学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道我们正确的输出应该是什么样子，并且认为输入和输出之间存在关系。 监督学习问题分为“回归”和“分类”
AI大神系列：吴恩达Agentic Flow未来趋势
2301_76161259的博客
08-03 1776
最喜爱的华裔 AI 大神吴恩达、李飞飞。
AAAI 2025 现场直击：吴恩达演讲引爆全场
最新发布
ConferenceEye的博客
03-05 395
他以撰写论文为例，传统的“非智能体”工作流要求 AI 一次性完成从文本到成稿的全部工作，而“智能体”工作流则更加灵活高效，AI 可以根据需求进行提纲撰写、资料搜集、初稿撰写、修改润色等一系列步骤，最终完成高质量的论文。作为AI领域的领军人物，他的演讲无疑是会议的一大亮点，他的演讲主题是“AI、Agents& Applications”。正如电力彻底改变了人类社会的方方面面，AI 作为一种通用技术，也将为各个领域带来革命性的变革，创造无数新的机遇和应用场景。
吴恩达：告别，大数据
weixin_40920183的博客
02-11 454
编译丨维克多、王晔吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。最近，在接受IE...
吴恩达：那些年我熬过的夜！
m0_59164304的博客
07-09 1181
今天咱们来聊聊一位业界大佬的心路历程。他不是别人，正是我们的机器学习教父、Coursera的联合创始人、斯坦福大学的兼职教授、前百度AI集团和谷歌大脑的掌门人——吴恩达（Andrew Ng）。吴教父最近发表了一篇长文，讲述了他在AI教育领域的心得体会。说实话，看完之后我都不知道该哭还是该笑了。这简直就是一个**学霸版的"我太难了"**啊！首先，吴大佬提到，随着AI技术的普及，无论是开发者还是非开发者，都需要高质量的培训来跟上时代的步伐。听起来很正常是吧？
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2401
TensorFlow相关组件的安装
吴恩达机器学习代码
05-22
【吴恩达机器学习代码】是针对著名计算机科学家吴恩达在Coursera上开设的机器学习课程中第四周教学内容的编程实践部分。这个压缩包包含的是练习3（ex3）的相关代码，旨在帮助学习者通过实际操作来加深对机器学习理论...
机器学习-吴恩达第二次作业源码
10-08
在本资源中，“机器学习-吴恩达第二次作业源码”是关于吴恩达教授的机器学习课程的第二部分实践内容。吴恩达是斯坦福大学的计算机科学教授，他在在线教育平台Coursera上开设的机器学习课程深受全球学习者欢迎。这个...
（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第四周编程作业ex3
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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）课程的第四周编程作业，名为“ex3”。吴恩达是全球知名的计算机科学家，尤其在人工智能和机器学习领域有着深厚的造诣。他的这门在线...
吴恩达机器学习课程 第五期总结笔记及作业代码
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综上所述，这些笔记和代码展示了吴恩达机器学习课程中关于神经网络的核心内容，包括代价函数的计算、反向传播算法的实现、参数展开、梯度检查和随机初始化等重要概念。通过这些内容的学习，可以加深对神经网络以及...
AI 名人堂：Andrew Ng（吴恩达）
xinzhaobuxuan的博客
12-12 1545
吴恩达（Andrew Yan-Tak Ng），1976年出生于英国伦敦，美籍华人计算机科学家。他的成长经历跨越了香港和新加坡，最终在新加坡莱佛士书院完成学业。1997年，他在美国卡内基梅隆大学以优异成绩获得计算机科学、统计学和经济学三重专业学位。之后，他在麻省理工学院获得硕士学位，并在加州大学伯克利分校获得博士学位，师从Michael I. Jordan，其博士论文至今仍被广泛引用。吴恩达也是在线教育的先驱，他共同创立了Coursera和deeplearning.ai，通过在线课程引领了“深度学习民主化”
吴恩达：AI Agent 4种最常见的设计模式
qkh1234567的博客
12-28 1388
AI Agent/Agentic Workflow对AI应用的落地至关重要，因为它能够拓展AI的使用场景，并且有效地提高任务完成质量。任务集拓展由于引入了Agentic Workflow，AI能够执行的任务种类将显著增加。这意味着AI不仅能处理更广泛的任务，还能更高效地完成复杂任务。任务委派与耐心等待我们需要习惯将任务委派给AI智能体，并耐心等待其完成。随着AI智能体的能力提升，它们能在较长时间内完成更复杂的任务，这需要我们调整预期和工作方式。快速Token生成的重要性。
从吴恩达最新访谈全面解析AI领域的市场机遇
m0_59164304的博客
08-14 941
随着AI技术的不断演进，市场机遇正以前所未有的速度和规模涌现。从基础模型的创新到Agentic Workflow的商业化，从跨行业的AI应用扩展到教育与培训的兴起，再到伦理和安全性的考量，以及长期投资视角的把握，AI领域呈现出多样化的增长点和潜力领域。AI技术的发展不是孤立的，它与行业需求、社会进步以及经济动态紧密相连。因此，持续关注AI技术的最新趋势和应用案例，对于把握市场机遇至关重要。
吴恩达深度学习Deep Learning课程笔记
yxx35AN的博客
06-20 4503
在计算机中为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，那么你就有三个规模为64x64的矩阵，分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。从简单的根据房子尺寸预测房价例子开始，拟合房价的过程从左抽象为右，输入房子尺寸，输出价格，这就是一个简单的神经网络，中间的圆圈就是一个独立的神经元。损失函数是在单个训练样本中定义的，它衡量的是算法在单个训练样本中表现如何，为了衡量算法在全部训练样本上的表现如何，我们需要定义一个算法的总代价函数，即对。
一篇文章了解吴恩达
2401_82629417的博客
08-19 618
Coursera是一个提供大型开放式网络课程（MOOC）的平台，通过这个平台，全球众多知名院校提供了超过1000门的在线课程。2014年5月，吴恩达加入百度公司，担任首席科学家，负责领导百度研究院，特别是Baidu Brain计划。吴恩达的工作和研究成果在人工智能和机器学习领域产生了深远的影响，他也被广泛视为这一领域的先行者之一。攒了一个微信群，大家可以在里面讨论AI相关的技术、产品、运营、商业知识和资讯，欢迎扫码加入。这是我的个人微信，欢迎添加，找我讨论AI相关的内容。🍎持续分享aigc干货。
2024-04-08 问AI: 介绍一下AI 大神 吴恩达
baidu_24377669的博客
04-08 933
他曾分别在麻省理工学院（MIT）和斯坦福大学（Stanford）担任教授，并创立了Coursera平台上的“机器学习”课程，该课程是目前最受欢迎的机器学习在线课程之一，吸引了全球数十万学生和专业人士的学习。他发起了人工智能基金，支持AI初创企业的发展，并建立了Landing AI，提供AI驱动的SaaS产品和转型计划，帮助企业实现AI技术的应用和转型。总的来说，吴恩达是一个在全球范围内都有着深远影响的AI专家，无论是在学术研究、产业应用还是普及教育方面，他都做出了杰出的贡献。的发展和应用起到了重要的作用。
吴恩达：AI智能体工作流今年将有巨大进展，可能超过下一代基础模型
lqfarmer的博客
03-23 571
如下图所示，吴恩达的团队发现：GPT-3.5（零样本）的正确率为 48.1%，GPT-4（零样本）的表现更好，为 67.0%。最近在社交媒体上引起了广泛关注。吴恩达的团队一直密切关注 AI 编写代码的发展，并分析了多个研究团队的结果，重点关注算法在广泛使用的 HumanEval 编码基准上的表现。当前，我们主要在零样本模式下使用 LLM，提供 prompt，逐个 token 地生成最终输出，没有进行调整。多智能体协作：多个 AI 智能体一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，以提出比单个智能体更好的解决方案。
吴恩达（Andrew Ng）-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
11-02 1033
吴恩达是一位杰出的学者、教育家和企业家。他在学术研究、产业应用和在线教育方面的贡献，让他成为全球人工智能领域的标杆人物。通过Coursera和DeepLearning.AI，他将高质量的AI教育资源带给全球用户，为数百万学习者提供了学习机会。同时，他在谷歌、百度等公司的工作，使得人工智能技术得以快速发展与普及，真正实现了让AI走入大众生活的愿景。
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