吴恩达Machine Learning选择题解析及见解

最新推荐文章于 2023-10-28 13:57:43 发布
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#机器学习视频课后答案

本文深入探讨了机器学习中关键概念——归一化(normalization)的公式及其应用，同时讲解了梯度下降与正规方程的选择原则，以及如何有效选取学习率α，提供了实用的建议如从0.001、0.003、0.01、0.03、0.1、0.3、1开始尝试。

第二周：
归一化（normalization）公式：

在这里插入图片描述

梯度下降与正规方程的选取原则

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

学习率a的选取：可从0.001, 0.003, 0.01, 0.03, 0.1, 0.3 ,1 3 10这样大概每三倍选取一个数字

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 4609
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.
吴恩达machine-learning课后习题集
10-04
【标题】"吴恩达machine-learning课后习题集"主要涵盖了深度学习和人工智能领域的核心课程——机器学习的练习题目。吴恩达（Andrew Ng）是斯坦福大学计算机科学教授，也是在线教育平台Coursera的联合创始人，他在...
吴恩达深度学习选择题（带解析）
12-25
这是吴恩达老师deep learning.ai即深度学习课程的选择题整理，里面包含博主对每道题的解析，配合网易云课堂教学视频效果更佳，分享给大家！
吴恩达-coursera-机器学习测试题第四周
小强博客
07-28 4370
原因是： 在神经网络中隐藏单元的激活值，在每一层都应用了sigmoid激活函数，总是在范围内（0,1）。             前向传播算法:   ...
机器学习--吴恩达系列课程课后作业（1-单变量线性回归）
m0_64080654的博客
10-28 716
吴恩达机器学习课后作业详细讲解与分析，结尾附完整代码~
吴恩达深度学习 ——深层神经网络（选择题）
然后就去远行
11-29 5935
1、在实现前向传播和反向传播中使用的“cache”是什么？(D) A.它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加速计算。 B.用于在训练期间缓存代价函数的中间值。 C.我们使用它传递反向传播中计算的变量到相应的前向传播步骤，它包含对于前向传播计算导数有用的变量。 D.我们使用它传递前向传播中计算的变量到相应的反向传播步骤，它包含对于反向传播计算导数有用的变量。 “缓存”记录来自正向传播单元的值，并将其发...
吴恩达机器学习逻辑回归练习题及答案
01-04
本资源中，包含吴恩达机器学习逻辑回归练习题及答案，使用octave编写与课程一致，答案已经根据要求填充到相应的函数文件中。
吴恩达”Deep Learning.ai“第三课《Structuring Machine Learning Projects》全部作业
03-11
在“吴恩达”的Deep Learning.ai系列课程中，第三课《Structuring Machine Learning Projects》是机器学习项目构建的重要环节。这门课程旨在帮助学生理解如何有效地组织和管理机器学习项目，确保项目的成功实施。...
吴恩达machine learning system design选择题
07-29
吴恩达的机器学习系统设计选择题主要包含以下几个方面： 1. 训练集和开发/测试集：选择合适的训练集和开发/测试集对于构建有效的机器学习系统非常重要。我们需要确保训练集和开发/测试集能够代表真实的数据分布，...
吴恩达机器学习课后习题三及答案
11-02
本压缩包文件"machine-learning-ex3"包含了第三部分的练习题目和可能的答案，这通常涵盖线性回归、逻辑回归以及多元线性回归等相关主题。 一、线性回归 线性回归是一种基础且广泛应用的统计方法，用于预测连续数值...
吴恩达网易云机器学习公开课课后练习答案
10-29
吴恩达网易云机器学习公开课：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029 课程课后编程答案，使用Matlab编程。吴老师的课程浅显易懂，代码框架已书写完成，主要需要学生自行填写必要的函数体。本压缩包是函数体填写完整的，空函数体程序请各位自行在课程列表里下载，也是免费的。
吴恩达深度学习课程 第一课 作业 （原题 + 自己写的答案）
12-28
吴恩达深度学习课程 第一课作业：包括 原题 以及 自己写的答案。 自己写的答案均检测过，其中因为代码更新而导致的问题也修改了。 原题没任何改动，但我加了一个修改提示文档。
吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）
12-24
吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）
12-29
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）。亲测完美跑通。
吴恩达机器学习视频课后习题以及答案
08-01
吴恩达教授machine learning 的exercise以及代码与解析
深度学习吴恩达作业题系列（1）
qq_42148307的博客
08-12 3284
1、Python的基本操作_Numpy 第一个程序： 输出Hello world! 1.1建立运行numpy的基本函数 1.1.1sigmoid函数与np.exp() x = [1, 2, 3] basic_sigmoid(x) 运行就会出错，原因就是这里建立的是数组，而数组不能用于该模块里面的函数，需要将其转化为向量列表在numpy库里面的函数中运行才行，在该库的方法中，根据Python的广播机制，向量列表可以和常数一起运算。 1.1.2Sigmoid导数 1.1.3reshape arra
吴恩达 DeepLearning 第二课第一周题目（包括选择题）
苦作舟的人呐
03-08 1710
选择题共10道 编程题下载链接 所有的题目都不提供答案，如果不确定答案的话，可以讨论一下。
360题带你走进深度学习！吴恩达深度学习课程测试题中英对照版发布
fengdu78的博客
01-23 857
吴恩达的深度学习课程（deepLearning.ai）是公认的入门深度学习的宝典，本站将课程的课后测试题进行了翻译，建议初学者学习。所有题目都翻译完毕，适合英文不好的同学学习。主要翻译者...
吴恩达深度学习课后练习题和编程题--黄海广翻译（一站式服务，题目和答案分开，便于练习）
a2352159950的博客
12-08 2534
1.课后作业描述 作业是1.3G压缩包，包括课后测验的选择题和编程题，链接见后面 1.1编程题 编程题要用jupyter打开（没有jupyter的同学可以自行百度安装），所有题目都是英文题，如果不想看英文题，可以使用本文第二章的小工具。 题目是纯英文的形式，如下图所示，红线划出的带有original的是原版题目，可以自己做；绿线划出的是答案，做完方便对照。 打开文件我们可以看到下图内容，红色区域...
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