机器学习课堂笔记（十）

最新推荐文章于 2025-07-12 10:52:54 发布
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本文为机器学习课程的笔记精华，强调样本顺序的重要性，并通过交叉验证来选择合适的参数λ，以此来评估不同数据集的表现及预测误差。

机器学习课堂笔记（十）

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注意打乱样本的顺序。
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注意使用不同的数据集来选择d和测试误差
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注意交叉验证是在拟合参数之前
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使用交叉验证集来计算评估不同labmda的好坏

机器学习笔记（一）基本概念
qq_47343046的博客
04-24 993
并不是为了得到最后的运算结果，而是。
机器学习课堂笔记——监督学习
EShiLa的博客
09-17 945
面积、房龄、所处区域。
机器学习课堂笔记
liu_joe的博客
09-07 496
机器学习主要流程：明确分析目标、数据收集、数据预处理、建模分析、结果评估、部署使用以及学习更新。
机器学习课堂笔记——机器学习算法与流程
EShiLa的博客
09-06 1100
机器学习，这门听起来高深莫测的学科，其实本质上是一门入门容易但精通难的科学。它要求我们不仅要掌握基本的算法和模型，更要具备对行业知识的深刻理解和对数据的敏锐洞察。在机器学习的世界里，我们需要像侦探一样，从海量的数据中寻找线索，揭示数据背后的隐含信息，从而做出准确的预测和决策。
吴恩达机器学习笔记
weixin_49119476的博客
04-29 3073
机器学习分为监督学习和无监督学习、（强化学习）。监督学习（supervised learning)分为回归和分类问题。 无监督学习（unsupervised learning）有聚类、异常检测和降维三个应用。sigmoid函数对应，在最外层加入sigmoid函数（有点像激活函数），就是逻辑回归算法举例子，在cost function中加入额外式子作为新的cost function，会使得w3和w4权重减小。lambda:入，正则化参数红框可加可不加lambda的选择，过大或过小结果都不好
机器学习课堂笔记——统计分析
EShiLa的博客
09-07 1001
统计学习理论在推荐系统中通过用户行为数据分析，精准预测用户兴趣，提升推荐精准率和用户满意度。银行利用统计学习模型，如逻辑回归、SVM 等，对信贷申请人的信用数据进行评估，有效预测违约风险，减少损失。统计学习算法在医疗领域用于图像识别，如深度学习模型可以辅助医生对 CT、MRI 等图像进行快速准确的诊断。基于统计学习的时间序列分析，通过分析历史股票数据，可以构建模型预测未来股票价格的变动趋势，辅助投资决策。
李宏毅机器学习笔记4
最新发布
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07-12 886
本周学习李宏毅老师2025春季机器学习课程，本周对机器学习的过程进行总结，包括训练过程中出现的各种情况分别对应什么问题和解决办法。training。
吴恩达机器学习课堂笔记
Nana_Oyang的博客
06-26 809
吴恩达佬团队在Coursera新开设的机器学习课程笔记
吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）
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机器学习课堂笔记（三）
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机器学习课堂笔记（三）基本的octave 命令 load save who whos pwd save hello.txt v -ascii 1 clear A([1 3],:)2 A(:)3 g(z)确定函数形式 theta的转置确定具体的参数 注意一下条件概率 ) g(z)使取值在0-1之间 注意输出值为h(x),它是一个逻辑回归函数 和线性回归不同的
机器学习课堂笔记（十四）
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05-06 583
机器学习课堂笔记（十四） 使用低维数据来近似表示高维数据 通过数据可视化来获得降维数据的物理意义 Σ\Sigma和∑ni=1\sum_{i=1}^n不同 Σ\Sigma的计算对于所有的样本值 此时计算的是一个样本值x(i)x^{(i)}的降维z(i)z^{(i)} 保留99%的差异性 [U,S,V] = svd(Sigma)调用一次 使用训练集运行PCA，这样
机器学习课堂笔记（十五）
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05-11 534
机器学习课堂笔记（十五）<matlab> % Find closest cluster members idx = findClosestCentroids(X, centroids)% Essentially, now we have represented the image X as in terms of % the indices in idx. % We can now recover
机器学习课堂笔记（十八）
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05-18 432
机器学习课堂笔记（十八） 机器学习流水线：一个有许多阶段/组件的系统，其中几个可能使用机器学习。 使用固定长宽比的矩形框检测行人 收集矩形样本，有行人的为正样本，其他的为负样本 使用更大的矩形框滑动检测时，将提取的图像压缩为82×3682\times36 得到左边图的方法 对于每一个像素 我们都考察一下 它是不是在左边 这幅图中的某个 白色像素的范围之内 所以比如说 如果某
机器学习课堂笔记（十七）
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05-17 399
机器学习课堂笔记（十七）<matlab> cvPredictions = (pval < epsilon); fp = sum((cvPredictions == 1) & (yval == 0)); <matlab> cvPredictions == 1和yval == 0是长度 n== length(cvPredictions)==length(yval)的逻辑向量 ((cvPredicti
机器学习课堂笔记（五）
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03-31 355
机器学习笔记（五） 关于函数fminunc ‘GradObj’ , ‘on’:告知fminunc我们的函数返回cost和gradient。 ‘MaxIter’ , 400:fminunc将会在结束前最多运行400步。 round ：四舍五入函数
机器学习课堂笔记（一）
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03-14 322
机器学习课堂笔记（一）无监督学习和聚类算法的应用 机器自己去找出数据集内在的关系， 机器学习例子 举个跳棋的例子，一个电脑程序从许多局跳棋游戏关于跳棋本身和赢得下局的概率中学习，从而对另外一局跳棋，预测程序赢得比赛的概率。 监督学习的例子 如果预测根据户型预测房价，这是回归问题，而通过户型来预测实际价格会比定价高还是低，则是分类问题。 无监督学习的例子 具有多年经验的医生在
机器学习课堂笔记（二）
神秘的糖的专栏
03-16 299
机器学习课堂笔记 如图，多个数据的计算可以看作 数据矩阵和参数矩阵的计算 注意，罗马数字或者阿拉伯数字一代表单位矩阵 同时，单位矩阵的维数在一个等式中不是固定的 注意X0=1。 使用曲线图更加可靠，因为很难找到一个阙值 另外，图表能够更直观的表达 在这里，使用多项式回归，可以处理非线性问题 关于如何选择求theta的方法
机器学习课堂笔记（十三）
神秘的糖的专栏
05-03 286
机器学习课堂笔记（十三） C值对边界曲线的影响 大写的 K 表示 所有聚类中心的个数 小写的 k 则是 不同的中心的下标 如果存在μk\mu_k没有被分配点，重新随机设置μk\mu_k 使用聚类算法细分市场的一个例子宿舍 μc(i)\mu_{c^{(i)}}是X(i)X^{(i)}所属的聚类中心 1、最小化J(⋯)J(\cdots)关于c1,c(2),
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根据所提供的文件信息《机器学习课堂笔记.zip》，该资料显然是一套系统性的教学材料，涵盖了机器学习领域的多个关键知识点。结合其描述“机器学习课堂笔记”以及标签如“机器学习、课堂笔记、算法、模型训练、数据...
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