weixin_38679101的博客

   通过在网易云课堂学习吴恩达先生的《机器学习》课程，为了巩固自己的学习且方便读者们共同交流学习，特此做此学习笔记，希望与大家共勉。吴恩达《机器学习》课程链接：https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004570029&from=study#/learn/video?lessonId=1049105135&...

机器学习的一种方法为梯度下降法，即对代价函数进行缩小：                                                      如图上，横坐标是迭代次数，纵坐标是代价函数，当迭代次数足够大时，代价函数趋于一个极小值。                                                            但当代...

   之前学习了一般的梯度下降法，今天听了吴教授的另外一种方法——正规方程法（区别于迭代法的直接求解法）首先，直接解释一下什么叫做正规方程法：                    如上图显示的预测房价的模型，现实有四个特征值，额外加了x0这个特征值，构成矩阵，接着根据线性代数求解的方法可以直接代入式子：                                       ...

原 吴恩达机器学习作业Python实现(二)：logistic回归 2018年05月08日 23:25:10 Cowry5 阅读数：2718 </div> <div class="operati...

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原 吴恩达学习—Logistic Regression 2017年12月08日 13:56:39 秋风05 阅读数：769 ...

看了吴老师机器学习课程中logistic部分的课程，总结笔记如下：回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。                                                           这里...

在一些算法中，我们需要给θ初始化，例如梯度下降算法。在一些算法中，不能初始化参数为全零，例如神经网络。在神经网络中，如果初始化所有的参数（也就是权重）相同，那么所有输入都相同，神经网络就失去了它的作用了。所以我们需要随机初始化。Octave中：为了训练神经网络，我们需要对权重进行随机初始化。...

http://www.sohu.com/a/238835196_129720github:https://github.com/xuqiantong/GAN-Metrics