Andrew学习笔记--第一周

最新推荐文章于 2021-11-23 22:11:19 发布
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本文介绍了Andrew Ng关于监督学习的基础概念，包括分类与回归的区别，并探讨了线性回归模型及其成本函数，最后提到了梯度下降法的应用。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/1VkCb/supervised-learning

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Andrew第一讲：监督学习，分类与回归的区别；supervised learning


（视频截图）

回归问题是：根据历史数据，预测可能的输出值。

分类问题：0,1，给于每类数据特定的标签。对应未知数据进行分类属于哪一类。

------------------------------------------------------------------------------2016-8-28:17:02-----------------------------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------2016/09/03 14:14----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

非监督unsupervised learning

事先不知道样本归属，由算法自动分出类别。

Model and Cost Function

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/db3jS/model-representation

线性回归

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

-------------------------------------------------------------------cost function


------------------------------ 寻找参数使损伤函数J最小。


---------------------------损伤函数计算-（最小均方误差）

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/8SpIM/gradient-descent

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随机梯度下降



机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）-学习笔记
ChanYeol666的博客
10-11 469
P1-P23 新闻事件分类的例子，就是那个谷歌新闻的例子，可以用一个聚类算法来聚类这些文章到一起，所以是无监督学习。细分市场的例子，可以当作无监督学习问题，因为只是拿到算法数据，再让算法去自动地发现细分市场。 Octave,是免费的开源软件，使用一个像 Octave 或 Matlab的工具，许多学习算法变得只有几行代码就可实现。 代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称为平方误差代价函数。误差平方代价函数，对于大多数问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。（导师更正：理论是，任何非负函数都可以作代价
计算机网络（第五版）Andrew S.Tanenbaum——学习笔记Key-point-1.3
wjrforcyber的博客
11-07 1794
第1章 引言 ————————本文为作者原创，转载请注明出处———————— 此系列为本人的学习笔记，欢迎大家在留言区对概念进行拓展延伸，甚至纠错讨论！ 1.3网络软件 1.3.1 协议层次结构 （1）网络组织成层次栈或分级栈是为了降低网络设计的复杂性，每层都建立在下层的基础之上； （2）每一层向上一层提供特定服务，而屏蔽如何实现的细节； （3）一台机器第N层与另一台机器第N层进行通话中使用的规则...
未定义与 ‘double‘ 类型的输入参数相对应的函数
JuniorChestnut的博客
11-23 2万+
1. 【注】 一般出现这种错误，就是“你当前运行的脚本，找不到这个函数”； 例如，脚本路径在‘A\code\’下， 脚本中调用的函数也在‘A\code\’下， 但是，你运行脚本的时候，是在其他的路径下； 2. 【解决问题】： 回到脚本所在文件夹下，然后点击‘运行’； 如果还不行，观察‘脚本’和‘脚本中调用的函数’ 是不 是在同一个文件夹下（确保脚本能够找到函数）。 ...
matlab报错：未定义与double类型的输入参数相对应的函数
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naturly的博客
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https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43604867/article/details/102607179 https://www.ilovematlab.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=456208 解决： 在命令窗口输入 help finverse (你是什么函数就输对应的函数名) 若MATLAB显示有这函数，接下来就输入 open finverse 将此函数的,m文件另存为你正在报错文件下的目录下，就是你调用的函数要和你...
【学习笔记3】吴恩达_卷积神经网络_第一周卷积神经网络（3）
weixin_40120235的博客
02-07 396
6. 简单卷积神经网络示例： 在卷积神经网络中，高度和宽度在几层范围内保持不变，随着神经网络的层数加深，高度和宽度值减小；过滤器的通道数逐渐增加。多数卷积神经网络的例子，都符合这一趋势。 卷积神经网络通常有三层：卷积层、池化层、全连接层 7.池化层 类型1：最大池化层：如果在过滤器中获取某一特征，那么保留最大值，若没有这一特征，提取的值依旧会很小。So，
Deeplearning-吴恩达-卷积神经网络-第一周作业01-Convolution Networks(python)
BigBang的博客
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基于Numpy实现的卷积神经网络，里面包括正向传播各个细节的实现以及反向传播梯度项的求取，对于想深入了解卷积神经网络原理的童鞋可以细细推导下。
C++double转化为string
Learning by doing
06-18 5264
C++ 将double转化为string         coutgetDescription()) coutcost())         2.          #include ostringstream sstr; sstr cost(); coutgetDescription()+ "$ "+ sstr.str()); 3
Machine-Learning-Notes:吴安德（Andrew Ng）的机器学习课程讲义
05-08
第一周：只有一个变量的线性回归 机器学习的定义 有监督/无监督学习 一变量线性回归 成本函数，学习率 批次梯度下降 第2周：具有多个变量的线性回归 多变量线性回归 正态方程法 向量化 第三周：逻辑回归和正则化 ...
计算机网络（第五版）Andrew S.Tanenbaum——学习笔记Key-point-1.2
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第1章 引言 ————————本文为作者原创，转载请注明出处———————— 此系列为本人的学习笔记，欢迎大家在留言区对概念进行拓展延伸、纠错讨论！ 1.2网络硬件 概述： 即便是没有一个普遍地接受分类的方法，传输技术和网络尺度两个维度也十分重要，两种传输技术为广播式链路和点到点链路。点到点链路将一对单独的机器连接起来故找到一条好的路由来传输短消息（通常称为数据包）十分重要，由于是双方，故也称单播...
计算机网络（第五版）Andrew S.Tanenbaum——学习笔记Key-point-1.4
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11-14 2974
第1章 引言 ————————本文为作者原创，转载请注明出处———————— 此系列为本人的学习笔记，欢迎大家在留言区对概念进行拓展延伸，甚至纠错讨论！ 1.4参考模型 1.4.1 OSI参考模型 1.OSI参考模型本身并不是一个网络体系结构——他没有定义每一层的服务和所用协议； 2.物理层：关注在一条信道上传输原始比特； 3.（1）数据链路层：主要任务：原始的传输设施——>没有漏检传输错误...
卷积神经网络-第一周作业2 (基于卷积神经网络的手势分类)
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直接上codeimport os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import t...
关于libSVM的一些总结
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libsvm相关参数
Andrew Ng deeplearning.ai专项课程第四课Convolutional Neural Networks第二周笔记
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第二周 Deep convolutional models:case studies第一节 Case studies1.1 Why look at case studies?
未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'crtbp'。解决办法
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自己用的是matlab2014a版本自带的遗传工具箱，该工具箱不包含crtbp函数，需要下载安装谢菲尔德大学遗传算法gatbx工具箱。 1 （1）免费下载（官网） http://codem.group.shef.ac.uk/index.php/ga-toolbox 点击下载按钮后，会弹出下载的对话框，保存即可。 2下载压缩之后，打开gatbx文件夹，都是M的后缀，需...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
未定义与double函数
03-30
在编程语言中，“未定义”通常表示某个变量、函数或对象尚未被赋予明确的值或意义，而在提到“double函数”时，我们需要更具体的上下文来进行准确解释。下面从几个角度来解析这个组合可能涉及的内容。 ### 一、“未定义”的含义 1. **JavaScript中的undefined** - 如果你是基于JavaScript环境提问的话，“未定义( undefined )”是指一个声明了但是没有赋初值的变量的状态。 ```javascript let a; console.log(a); // 输出 "undefined" ``` 2. **其他语言类似的概念** - 类似地，在一些静态类型的语言如C++等，并不存在直接的"undefined",但如果试图访问未初始化的变量可能导致不可预测的结果或者报错。 ### 二、“Double 函数” 如果你说的“double函数”，可能是以下几种情况之一： 1. **数据类型的双重指代(Double)** - Double一般是一个数值的数据类型而非真正的函数名。“double”常用于某些程序设计语言（例如 C/C++, Java）之中代表双精度浮点数型别(double precision floating point number)，允许存储比单精度更大的小数范围以及更高的精确度。 示例(C++)： ```cpp double pi = 3.14159265358979323846; ``` 2. **将数字加倍的操作** 假设你想表达的是对输入进行翻倍处理的功能，则可以自定义这样的简单功能函数比如在 Python 中实现如下: ```python def double(x): return x * 2 print(double(4)) # 结果会显示 '8' ``` 如果上述内容未能完全解答您的疑惑，请进一步澄清您所使用的特定编程语言及场景！
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