吴恩达的机器学习编程作业15:emailFeatures 邮件特征标记

第一章 机器学习基础 1.1学习方法 1.1.1监督学习 机器学习的数据是带标记的,这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。每个训练样本x有人为标注的目标t,学习的目的是发现x到t的映射。将标记作为预期效果,不断修正机器的预测结果。常见的监督学习有分类和回归。分类(Classification)是将一些实例数据分到合适的类别中,它的预测结果是离散的。回归(Regression)是将数据归到一条“线”上,即为离散数据生产拟合曲线,因此其预测结果是连续的。 1.1.2无监督学习 机器学习的数据是没有标记的。学习样本 阅读详情
function x = emailFeatures(word_indices)
%EMAILFEATURES takes in a word_indices vector and produces a feature vector
%from the word indices
%   x = EMAILFEATURES(word_indices) takes in a word_indices vector and 
%   produces a feature vector from the word indices. 

% Total number of words in the dictionary
n = 1899;

% You need to return the following variables correctly.
x = zeros(n, 1);

% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Fill in this function to return a feature vector for the
%               given email (word_indices). To help make it easier to 
%               process the emails, we have have already pre-processed each
%               email and converted each word in the email into an index in
%               a fixed dictionary (of 1899 words). The variable
%               word_indices contains the list of indices of the words
%               which occur in one email.
% 
%               Concretely, if an email has the text:
%
%                  The quick brown fox jumped over the lazy dog.
%
%               Then, the word_indices vector for this text might look 
%               like:
%               
%                   60  100   33   44   10     53  60  58   5
%
%               where, we have mapped each word onto a number, for example:
%
%                   the   -- 60
%                   quick -- 100
%                   ...
%
%              (note: the above numbers are just an example and are not the
%               actual mappings).
%
%              Your task is take one such word_indices vector and construct
%              a binary feature vector that indicates whether a particular
%              word occurs in the email. That is, x(i) = 1 when word i
%              is present in the email. Concretely, if the word 'the' (say,
%              index 60) appears in the email, then x(60) = 1. The feature
%              vector should look like:
%
%              x = [ 0 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 0 ..];
%
%
for i = 1:length(word_indices)
	x(word_indices(i)) = 1;
end







% =========================================================================
    

end

 

coursera吴恩达机器学习 编程提交 octave 在octave 终端输入submit 出现如下问题 warning: addpath: ./lib: 虽然是waring 但是这个问题很严重 submit warning: addpath: ./lib: 没有那个文件或目录 warning: called from submit at line 2 column 3 error: 'submitWithConfigu... 阅读详情

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