吴恩达机器学习作业思路整理

最新推荐文章于 2025-07-10 12:05:48 发布
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本文主要探讨了如何使用逻辑回归解决二分类问题。通过引入sigmoid函数确保预测值在0-1之间，当预测值大于0.5时预测类别为1，反之为0。文章还提到了损失函数的选择，利用log函数特性，相同预测惩罚为0，预测相反惩罚趋于无穷大。最后，介绍了损失函数的向量化表示和推导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

EX2

对于逻辑回归 --解决分类问题
首先可以通过绘图看出分割线是一元的还是二元的
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
因为是二分类问题，如果直接是预测函数θ乘以x -y 这样不能保证值只有0和1.因此通过一个变化，外面加g，这样使其范围在0-1之间 大于0.5为1 小于0.5为0
也就是说如果xθ，他大于0，那么就预测y 为1，如果xθ是小于0的，那么就预测y=0

对于损失函数，利用了log函数的性质，预测一样的惩罚为0，预测相反的惩罚无穷大
在这里插入图片描述
h(theta )就是你预测的数目
在这里插入图片描述
向量化的展示
y* log() ** 是点乘

损失函数推导
在这里插入图片描述
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吴恩达机器学习作业以及作业课件
08-17
machine-learning-ex1 到machine-learning-ex8 里面作业部分已经完成并且有相应的注释
302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码.
05-01
此份302页的课程笔记由重庆大学的WanZhen精心整理，全面覆盖了吴恩达教授的Deeplearning.ai深度学习专项课程的核心内容与实践代码。笔记不仅详尽地解释了理论知识，还深入剖析了编程作业的具体实现，对于初学者来说...
【吴恩达】机器学习作业ex1-(线性回归) python
calmdownn的博客
07-12 1761
机器学习作业ex1-(线性回归) python
【机器学习】吴恩达机器学习课程代码作业-Python版本
最新发布
fengdu78的博客
07-10 491
可以直接在github：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes下载。）的，现在有点过时了，我参考了几位大牛的代码，将作业改成了。版本一致，不能在线提交作业，仅用于学习。作业使用了原版数据，计算结果基本与。”可以下载Python代码作业。吴恩达老师的机器学习课程作业是。版本，并做了中文注释，推荐使用。
吴恩达机器学习作业（1）
weixin_33895475的博客
04-23 318
线性回归多变量的假设 h 表示为：ℎ
吴恩达机器学习作业
lee__7的博客
11-16 229
Andrew-NG-Meachine-Learning coursera中Andrew Ng的meachine learning的所有编程测验的原文件 看到网上的下载都是要cf币，倍感心痛，特下载之服务于广大网友(￣▽￣)" 下载链接： https://www.cnblogs.com/studylyn/p/9590169.html ...
吴恩达机器学习作业一
qq_20180171的博客
04-11 3031
Introduction In this exercise, you will implement linear regression and get to see it work on data. 首先,先看看数据是什么样的好进一步分析
吴恩达机器学习全资料集：笔记、作业、讲义
总结以上知识点，可以看出，文件信息中提到的吴恩达斯坦福机器学习资料，涉及到了机器学习理论、编程实践、资源整理和学习方法等多个方面。通过深入学习这些资料，不仅能够掌握机器学习的核心算法和技术，还能够了解...
吴恩达机器学习课程的练习源码与笔记解析
资源摘要信息: "吴恩达机器学习课后作业源码及笔记" 知识点一：机器学习定义 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机拥有从数据中学习的能力，从而做出决策或预测。通过算法对数据进行分析，计算机可以构建一个...
吴恩达机器学习课程资源与Python实践笔记
- 优快云博客：优快云是中国知名的IT技术社区，上面有许多关于吴恩达机器学习课程的博客文章，包括详细的作业解析和学习笔记。 5. 学习笔记和博客的价值： 学习笔记和博客能帮助学习者记录重要概念、整理思路和理解过程...
吴恩达深度学习第三周作业依赖包解析及代码路径分享
- **代码保存路径**：提供的博客链接暗示了吴恩达深度学习课程的作业代码可能被整理并发布在优快云博客上。优快云是中国的一个重要的技术社区和IT资源平台，许多开发者在上面分享代码、文章和经验。 - **博客分享**：...
吴恩达机器学习作业（无答案与有答案各一版）与个人笔记.zip
11-10
此资源包含：（1）AndrewNg吴恩达机器学习的课后编程作业，无答案与有答案各一版(其中有答案又分为三版），并且有作业题目合并版pdf，可直接打印。（2）课堂讲义pdf。（3）个人笔记（中文版），可直接打印。Andrew-NG-Meachine-Learning-master。
吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（上篇）
cc512613的博客
03-29 6371
@单变量线性回归 前言 斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我 一、问题探讨 单变量线性回归算法需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润 数据可以从Coursera中获得，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。 二、代码解析 1.引入库 代码如下（示例）： i
吴恩达机器学习作业1
yueanyunxiao的博客
07-20 252
warmUp 返回一个5阶单位矩阵 A = eye(5) plotData plot(x,y,'rx','MarkerSize',10) ylabel('Profit in $10,000s') xlabel('Population of City in 10,000s') computeCost h = x * theta J = 0 for i = 1:m J = J +(h(i) - y(i)) * (h(i) - y(i)) end J = J / (2 * m) g
吴恩达机器学习课程-作业一
Civitasv
03-02 489
分别使用matlab和python编程实现了对单变量回归模型和多变量回归模型的拟合，使用向量化编程，实现了梯度下降算法和正规方程方法，经检测，预测结果正确，代码放在了github上。 ...
吴恩达机器学习作业1（coursera)
RMY239237的博客
09-21 625
单变量线性回归损失曲线：所拟合的曲线图。
吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（中篇）
cc512613的博客
04-10 1048
@多变量线性回归和特征缩放 前言 斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我 一、问题探讨 参考视频4.2-4.3，多变量线性回归需要我们根据多个特征数据，建立模型，预测房屋的售价ex1data2.txt里的数据，第一列是房屋大小，第二列是卧室数量，第三列是房屋售价。
吴恩达机器学习作业（一）线性回归_python实现
qq_45882032的博客
05-07 6986
必做部分：（主要参考了黄海广老师的文档） import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv('ex1data1.txt', names=['population', 'profit']) data = df #def normalize_feature(df): #return df.apply(lambda column: (column - column.mean()
【机器学习】吴恩达机器学习视频作业-（手撕）神经网络
让算法融入生活，改变生活！
03-18 907
在这里使用前馈神经网络和反向传播的方式对数据进行分类。这也是神经网络最基础的部分，刚了解相关内人的话，还是比较难的，特别是在公式推导中。在本部分中，构建一个神经网络分类模型，就可以对手写数字进行识别，无需构建多个二分类模型。 视频讲解： 彻底搞定机器学习算法理论与实战——神经网络入门-NeuralNetworks ...
吴恩达机器学习课后作业实战指南
因此，从标题中的“吴恩达机器学习课后作业编程作业.zip”，我们可以推断该压缩文件包含的是著名机器学习课程的课后编程作业。这些作业对于学习和理解机器学习的概念和算法至关重要。 2. 实践的重要性： 在描述中...
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