Coursera 吴恩达 Machine Learning 课程 week 7 quiz

最新推荐文章于 2022-02-12 14:50:29 发布
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本文分享了在Coursera上Andrew Ng教授的机器学习课程中，关于支持向量机(SVM)的完整编程作业代码。代码已通过100%本地运行验证，GitHub仓库地址已提供，可供学习者参考与调试。
Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第一周测验答案(仅供参考)
Github主页：https://github.com/xinyangwy
05-11 4612
1.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 we feed a learning algorithm a lot of historical weather data.
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week1 学习笔记
zhang35的博客
02-01 1460
机器学习的定义 Arthur Samuel 传统定义 Arthur Samuel: “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” This is an older, informal definition. 让计算机无需明确编程，就有学习能力。 Tom Mitchell 现代定义 Tom Mitchell: “A computer program is s
Coursera Machine Learning 第七周week7ex6Support Vector Machines编程全套满分题目+注释选做
12-19
Coursera Machine Learning 第七周week7ex6Support Vector Machines编程全套满分题目+注释选做
Coursera机器学习week7 单元测试
weixin_30470857的博客
02-09 228
Support Vector Machines 欠拟合，增大C，减小δ2，所以选C 选D 安全因子，选BC 欠拟合问题，选AB C，减少训练数据更会欠拟合 D，逻辑回归是凸函数，不存在局部最小 选CD A错误 B应该训练K个 转载于:https://www.cnblogs.com/xingkongyihao/p/8436931.ht...
Machine Learning week 7 quiz: programming assignment-Support Vector Machines
GarfieldEr007的专栏
11-27 8034
一、ex6.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 6 | Support Vector Machines % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You wil
Machine Learning week 7 quiz: Support Vector Machines
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Support Vector Machines 5 试题 1.  Suppose you have trained an SVM classifier with a Gaussian kernel, and it learned the following decision boundary on the training set:
Machine Learning(Andrew)Week7(上)
DanaMeng的专栏
05-08 1334
这篇太长了，分成上下两部分
coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip
10-16
coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip 代码完整下载可用，注释详细新手也可看懂，确保都可用。 coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python+Matlab实现源码+数据.zip 代码完整下载...
Coursera吴恩达机器学习课程笔记及资源整理
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08-17
Coursera吴恩达机器学习课程是国际知名在线教育平台Coursera上的一门王牌课程，由斯坦福大学教授、人工智能领域知名专家吴恩达主讲。该课程自从上线以来，吸引了全球数以百万计的学习者，是学习机器学习不可或缺的...
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week3 学习笔记
zhang35的博客
02-03 1104
分类问题 例如对肿瘤的分类问题： 0：良性 1：恶性 二元分类问题（binary classification problem）只需要两个结果：0和1。有时候也用-和+表示，所以y(i) 也被称为标签。 逻辑回归 一些术语： asymptotes 渐近线 使用sigmoid函数g(z)将线性函数h(x)的值域映射到(0, 1)， g(z)的函数图： 新的h(x)就表示结果为1的概率。 例如肿瘤分类的例子，假如hθ (x) = 0.7，就表示输出结果为1，即肿瘤为恶性的概率为70%。 相应的，输出结果为0
machine learning week7 作业解答
04-19
couresa machine learning week7 作业解答
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七周编程作业
03-23
斯坦福大学 吴恩达老师的 机器学习第七周 编程作业， SVM
【Machine Learning, Coursera】机器学习Week7 支持向量机
Aki-Z的博客
09-27 383
本节内容： SVM目标函数的形式、SVM的特点
吴恩达 MachineLearning Week7
weixin_34138377的博客
04-07 279
吴恩达 MachineLearning Week7 知识点小结 支持向量机svm( support vector machine)，将 cost function 的公式改造一下，得到如下公式 。其中 C 在这里等同于 1 / lambda。 Gaussian kernel，对于输入数据做处理，用来计算数据集和选定的轴之间的相似程度，轴也是从数据集中选取。公式如下: 于是 fi 就用来代替 sv...
Cousera - Machine Learning - 课程笔记 - Week 7
支锦铭的博客
04-23 267
2018年8月版本 Week 7 大间距分类 Large Margin Classification 优化目标 Optimization Objective 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：在拟合复杂非线性函数问题上表现比较出众 SVM优化目标函数：min⁡θC∑i=1my(i)cost1(θTx(i))+(1−y(i))cost0(θTx(i))+12∑j=...
测试【Machine Learning week7】Support Vector Machines
qq_28087847的博客
12-25 1050
Suppose you have trained an SVM classifier with a Gaussian kernel
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week7 学习笔记（Support Vector Machines）
zhang35的博客
02-12 1260
支持向量机SVM 在线性可分的情况下，训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的数据点称为支持向量(support vector)。 代价函数和逻辑回归比较相似： 又称为大间隔分类器，能找到最佳的线性分类位置： 向量内积的物理意义，相当于一个向量在另一个上面的投影长度的乘积： svm决策边界， 核（相似度）函数 SVM擅长解决线性不可分的分类问题。 描述某个样本与标记点的相似度（距离）。相当于映射到一个更高的维度。 高斯核函数 高斯核函数用来测量一对样本的距离，例如（xi, xj)的距离。 核
【Machine Learning, Coursera】机器学习Week7 支持向量机的应用
Aki-Z的博客
10-10 464
本节内容：SVM的参数选择、SVM解决多分类问题、实践中logistic回归和SVM的选择
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