Coursera机器学习week10 单元测试

最新推荐文章于 2022-02-04 16:23:56 发布
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文章标签： 人工智能 测试
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Large Scale Machine Learning

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不确定

 

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机器学习课程笔记（第十周）大规模机器学习
盲人摸象
11-07 231
课程链接https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考文章https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/10222170.html 大规模机器学习 Large Scale Machine Learning 用来处理大数据的算法 大数据集的学习 Learning With Large Datasets 如...
Coursera 机器学习 Week6 System Design 课后习题
yeya24的博客
03-21 1692
做了好几遍 都没有做到全对 下面来写一下我对这章课后习题的理解，算是加深一点印象吧。1.You are working on a spam classification system using regularized logistic regression. "Spam" is a positive class (y = 1) and "not spam" is the negative cla...
Week 10:Large Scale Machine Learning课后习题解答
菜鸟先生
08-07 2281
大家好，今天和大家分享Coursera-Stanford University-Machine Learning-Week 10：Large Scale Machine Learning的课后习题解答。受Mac Jiang博友的文章的帮助，有幸通过了系统测试，在这里深表感谢，在这里转载一下Mac Jiang的文章，希望对各位有所帮助。 原文链接：点击打开链接 这单元，吴恩达老师主要讲了五个方面
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 10 习题—大规模机器学习
weixin_30568715的博客
12-26 157
【1】大规模数据 【2】随机梯度下降 【3】小批量梯度下降 【4】随机梯度下降的收敛 Answer：BD A 错误。学习率太小，算法容易很慢 B 正确。学习率小，效果更好 C 错误。应该是确定阈值吧 D 正确。曲线不下降，说明学习率选的太大 【5】在线学习 【6】 Answer：BC A 错误。随机梯度下降，J(θ)不一定每次都减小...
coursera机器学习每周测验（完整版，包括每节课中间暂停的测验）
04-28
注意：不是编程练习！不是编程练习！不是编程练习！重要的事情说三遍。本资源是coursera机器学习每周每课时（2--11周）的测验题目，包括每节课都有暂停之后的小练习，都是自己截图下来的，是纯英文版的，部分图片里面我个人用FastStone添加了个人理解解题思路，如有问题可以一起交流。coursera机器学习的题目还是很经典的，切中要害，对于复习巩固学过的知识具有莫大的帮助。
【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课 学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning
CodingRae的博客
01-16 616
吴恩达-机器学习公开课 学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning 10 Large Scale Machine Learning 课程内容10-1 Gradient Descent with Large Datasets10-2 Advanced Topics测验 Large Scale Machine Learning课程链接课件 10 Large Sc...
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week4 学习笔记
zhang35的博客
02-04 1375
背景 当目标函数非线性时（比如下图明显需要一条曲线），就需要增加高次项来获得曲线，当特征数量比较多时，增加高次项会使特征数量爆炸式增长。 比如图像识别问题，对50 * 50像素的图像，如果将每个像素作为特征，增加二次特征就会产生约3 * 10 ^ 6个特征（C22500 = 2500 * 2499 / 2） 这种情况下，若要使用普通逻辑回归学习所有特征，计算量就过大了。 此时用神经网络学习这种复杂的非线性假设函数，就比较合适了。 神经网络 首先学习几个术语： dendrite: 树突（输入） cell
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week3 学习笔记
zhang35的博客
02-03 1083
分类问题 例如对肿瘤的分类问题： 0：良性 1：恶性 二元分类问题（binary classification problem）只需要两个结果：0和1。有时候也用-和+表示，所以y(i) 也被称为标签。 逻辑回归 一些术语： asymptotes 渐近线 使用sigmoid函数g(z)将线性函数h(x)的值域映射到(0, 1)， g(z)的函数图： 新的h(x)就表示结果为1的概率。 例如肿瘤分类的例子，假如hθ (x) = 0.7，就表示输出结果为1，即肿瘤为恶性的概率为70%。 相应的，输出结果为0
机器学习笔记Week1
06-08
coursera standford 课程学习笔记
吴恩达Coursera机器学习完整课件周1-10
吴恩达在Coursera上开设的机器学习课程是全球最受欢迎的在线机器学习课程之一，它的课件涵盖了机器学习领域的基础理论和实践应用。由于文件标题和描述中提到的是Lecture_Notes week1-week10全集，我们可以推断出以下...
机器学习coursera课程答案1
10-30
机器学习coursera课程答案1
吴恩达机器学习 Machine Learning Week_10学习笔记
weixin_42330890的博客
03-09 303
大规模机器学习随机梯度下降小批量梯度下降算法随机梯度算法的调试 随机梯度下降 普通的梯度下降法公式如下： θj=θj−α1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))xj(i)\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}θj​=θj​−αm1​i=1∑m​(hθ​(x(i...
Coursera - 机器学习技法 - 课程笔记 - Week 10
支锦铭的博客
05-05 249
Random Forest Random Forest Algorithm Bagging：通过投票降低方差 DT：建树过程严重依赖数据——较大的方差 随机森林：bagging + 完全生成CART 使用bootstraping方法抽取数据集 利用这样的数据集建立多棵决策树 决策树结果投票决定最终结果 可以平行化学习：十分高效 继承下来CART的优势，并缓解了CART的高方差问题 类比数据...
coursera Machine Learning 第十周 测验quiz答案解析Large Scale Machine Learning
sinat_39805237的博客
01-12 7003
1.选择：D 解析：由于代价函数上升了，所以应该减少学习速率，选择D 2.选择：BC 解析：A并不需要代价函数总是减少，可能会降低故错误。B在运行随机梯度下降算法前最好将样本打乱随机化，正确。C也就随机的优点正确。D并行可不是随机的优点，是映射约减的优点，故错误。 3.选择：CD 解析：A并不一定需要大量的存储空间，如果有连续的大量的数据就不用存储所有数据，故错误。B在线学习...
Coursera-吴恩达-机器学习-第十周-测验-Large Scale Machine Learning
qq1376725255的专栏
12-03 2971
本片文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第十周 Large Scale Machine Learning 部分的测验，题目及答案截图。 1.cost increase ，说明数据diverge。减小learning rate。 stochastic不需要每步都是减少，每步也有可能出现上升。   凡是需大量计算的算法，便可考虑MapReduce。 随机梯度下降...
吴恩达-coursera-机器学习测试题第十章
小强博客
08-01 2277
 =========                关于偏差、方差以及学习曲线为代表的诊断法         ========== (一)模型选择Model selection 在评估假设函数时，我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割：60%训练集training set、20%交叉验证集cross validation set、20%测试集test set，分别用于拟合假设函数、模型选择...
Andrew NG 机器学习 笔记-week10-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）
无关风月
11-05 1193
一、Gradient Descent with Large Datasets1、大型数据集的学习（Learning with Large Datasets）得到一个高效的机器学习系统的最好方式之一是，用一个低偏差的学习算法，然后用大量的数据训练它。如 补全句子单词的例子。有大量的数据，很多算法都能够取得不错的效果。有种说法：通常不是最好的算法取胜，而是谁有最多的数据。但大数据集训练也有它自身的问题，
Coursera机器学习 Week10 笔记
Shenglei Sketches
08-26 923
more data & gradient descent & online learning & map reduce
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