Coursera Machine Learning quiz 参考答案（不一定对）

最新推荐文章于 2021-10-01 17:31:54 发布
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#机器学习 #quiz #答案

博客提供了Coursera Machine Learning第二周quiz的一系列答案，与机器学习学习相关。
coursera Machine Learning 第六周 测验quiz2答案解析 Machine Learning System Design
sinat_39805237的博客
12-14 4429
1.0.85 2.ab错的 3.c 4.abc 5ce
Coursera Machine Learning second week quiz answer-Alibaba Cloud
AlibabaCloud888的博客
02-11 725
Machine Learning Platform for AI provides end-to-end machine learning services, including data processing, feature engineering, model training, model prediction, and model evaluation. Machine Learning Platform for AI combines all of these services to make
Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 课程项目（答案）合集
06-22
最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 课程项目（答案）合集 Stanford这个的课程的核心就在于他的课程项目，全部是是现实实例的应用，绝对经典。自己动手做一做绝对对自己的实力的提升有很大的帮助。也感叹国内类似课程和国外的差距。可能他每周的课程项目在国内也就一学期的项目。 这里是项目的答案，是我自己在学习的过程中做的。请大家谨慎参考。这些答案都通过了课程的验证并且拿到了满分，所以虽然不敢说是最优解，但在正确性上还是有保证的。不包含答案的部分也在我的分享资源里面。 因为是原创，所以我想下载给5分是值得的，但是依然希望大家谨慎下载，毕竟只有自己亲自编程才会有收获，看别人的永远是别人的。
Machine-learning课后参考答案
11-29
Machine-Learning 参考答案。 Machine-Learning-A-Probabilistic-Perspective-Solutions。
Coursera machine learning答案
05-06
Coursera机器学习的8个练习所有答案，自己写的
coursera Machine Learning 第十周 测验quiz答案解析Large Scale Machine Learning
sinat_39805237的博客
01-12 7021
1.选择：D 解析：由于代价函数上升了，所以应该减少学习速率，选择D 2.选择：BC 解析：A并不需要代价函数总是减少，可能会降低故错误。B在运行随机梯度下降算法前最好将样本打乱随机化，正确。C也就随机的优点正确。D并行可不是随机的优点，是映射约减的优点，故错误。 3.选择：CD 解析：A并不一定需要大量的存储空间，如果有连续的大量的数据就不用存储所有数据，故错误。B在线学习...
Machine learning(1): Quiz1
qq_38395376的博客
11-15 494
1.For which one of the following tasks machine learning is NOT suited? a. Identifing bird species from audio recordings of birds’ songs. b. Optical character recognition (OCR). c. Determining whether ...
Coursera | Applied Machine Learning in Python（University of Michigan）| Quiz答案
小鱼干的博客
11-22 2086
   密歇根大学的 Applied Data Science with Python 专项课程，共有5门课程，目前第2、3门课程Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python和Applied Machine Learning in Python一起薅 ????    这个课程与第一门Coursera | Introduction to Data Science in Python（University of Michigan）类
COURSERA- 吴恩达机器学习 Machine Learning by Andrew NG
weixin_41460195的博客
10-01 410
COURSERA —— Machine Learning by Andrew NG Week 1 Introduction Lesson 1 Welcome machine learning -Grew out of work in ai -New capability for computers Examples: • Database mining ◦ Large datasets from growth of automation/web. e.g., Web click data, medical
Standord Andrew的机器学习课程项目 含答案
04-21
这个是coursera上stanford机器学习大牛Andrew的部分课程项目，对于学习机器学习很有帮助。
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。
Coursera上Andrew Ng博士的Machine Learning课程文档及代码答案
03-28
本人是Coursera里吴恩达教授的Machine Learning课程的社区助教，之前16年暑假学习该课程，将自己的文档和代码都保存了下来，纯原创，代码有些比较啰嗦有些还存在投机取巧，并不一定是最佳答案，但是当时都是可以完美运行跑出100分的，想要深入理解某些代码上的问题欢迎来Coursera上的Forum里交流，互相学习~
Machine Learning 1 Introduction-quiz
大数据精读周刊
08-26 1371
1。A A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P if its performance on T, as measured by P, improves with experience E. Suppose
Machine learning(4): Quiz 4
qq_38395376的博客
11-19 464
you are given a training set represented in the table below: You want to apply a machine learning algorithm, like a k-nearest neighbour, which is very sensitive to scales used to measure the attribu...
【Machine Learning】【Andrew Ng】- Quiz(Week 7)
yumebou
01-02 3044
1、Suppose you have trained an SVM classier with a Gaussian kernel, and it learned the following decision boundary on the training set: You suspect that the SVM is undertting your dataset. Should you
Machine learning(5): Quiz 5
qq_38395376的博客
11-20 455
Testing a classifier’s performance using a 10-fold cross-validation scheme produced the following confusion matrix: Please compute the following performance measures (as ratios ∈[0,1], not as percen...
【Machine Learning】【Andrew Ng】- Quiz1(Week 9)
yumebou
01-07 6569
1、For which of the following problems would anomaly detection be a suitable algorithm? A. In a computer chip fabrication plant, identify microchips that might be defective. B. From a large set of ho
Machine learning(2): Quiz2
qq_38395376的博客
11-16 462
Pruning is a method to prevent overfitting in decision trees. With one type of pruning, one first builds a decision tree allowing overfitting to occur, then uses a pruning data set to assess whether ...
【Machine Learning】【Andrew Ng】- Quiz2(Week 6)
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yumebou
12-31 1万+
1、You are working on a spam classification system using regularized logistic regression. “Spam” is a positive class (y = 1) and “not spam” is the negative class (y = 0). You have trained your classier
coursera machine learning
06-28
Coursera机器学习是由斯坦福大学教授Andrew Ng主讲的一门在线课程，旨在向学习者介绍机器学习的基本概念、算法和应用。该课程涵盖了监督学习、无监督学习、深度学习等多个方面，通过理论讲解和实践编程作业，帮助学习者掌握机器学习的基本原理和实践技能。该课程是Coursera平台上最受欢迎的课程之一，也是机器学习领域入门的重要资源之一。 ### 回答2： Coursera机器学习是由斯坦福大学Andrew Ng教授设计并教授的在线课程。这门课程被认为是公认的机器学习入门教材之一，也是Coursera平台最受欢迎的课程之一。 这门课程涵盖了机器学习领域中最基础的知识和技术，包括监督学习、无监督学习以及神经网络等。学生可以通过该课程了解到如何采集和处理数据、如何训练模型、如何评估模型的性能等。此外，课程还涉及到机器学习中一些实用的技术，如正则化、梯度下降等。 该课程受到了全球范围内的认可和青睐，许多学生、工程师、数据科学家等都受益于该课程。由于该课程的知识点全面、深入浅出、容易理解和学习，在业内和学术界都广受赞誉，拥有较高的知名度和价值。 总之，Coursera机器学习是一门非常好的课程，对于那些对机器学习感兴趣的人来说，它是一个不可错过的机会。课程教材内容丰富、难度适中，且教学相对轻松愉悦，难怪在学习资源上产生了广泛的影响。
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