李宏毅深度学习课程作业2

最新推荐文章于 2024-09-15 11:11:14 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-15 11:11:14 发布 · 2k 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

机器学习专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本次解析聚焦于李宏毅深度学习课程的作业二，主要内容为通过计算训练集的协方差矩阵来求解方程的W和b参数。涉及深度学习基础理论与实践操作，适合初学者深入理解深度学习模型的构建过程。

部署运行你感兴趣的模型镜像

李宏毅深度学习作业2

作业二主要是计算训练集的协方差矩阵cov来求方程的W和b，具体代码如下：

src="https://nbviewer.jupyter.org/github/xiaolinpan/deep_learning_HW/blob/master/HW2/HW2.ipynb" width="850" height="1000">

[1]作业二所需数据集

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Panceler

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

李宏毅机器学习作业二

qq_37195826的博客

09-01

957

前言第二个作业是年收入判断，任务是做一个线性二元分类器，根据人们的个人资料来判断其年收入是否高于50000美元。这里用了逻辑回归和概率生成模型两种方法。数据集有X_train,Y_train,X_test三个文件。这三个文件是老师事先帮我们将数据整理成csv格式并且全都是数字的数据。 X_train、 X_test ：每一行包含一个510-dim的特征，代表一个样本。 Y_train: label = 0 表示 "<=50K" 、 label = 1 表示 " >50..

李宏毅2025春季机器学习作业ML2025_Spring_HW3_understanding_LLM_transformers实操笔记

最新发布

weixin_44626085的博客

10-10

1311

摘要本文档展示了如何设置环境以使用Transformers模型库。首先检查了GPU状态（NVIDIA Tesla T4），然后安装特定版本的Transformers库（4.47.0）及其依赖项。安装过程显示所有必需包（如filelock、huggingface-hub、numpy等）已满足要求，最终成功安装了tokenizers和transformers组件。该环境配置为后续使用Transformers模型提供了稳定基础。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

李宏毅2020机器学习作业2——Classification

01-21

开始之前声明：本文参考了李宏毅机器学习作业说明（需翻墙），基本上是将代码复现了一遍，说明中用的是google colab（由谷歌提供的免费的云平台），我用的是Jupyter Notebook 本文用到的资料在百度网盘自取点击下载，提取码：zdth。请将所需资料下载解压，确保资料中有6个文件，并保存到自己的目录当中。【博主的环境：Anaconda3+Jupyter Notebook，python3.6.8】作业要求：根据收集来的资料，判断每个人其年收入是否高于50000美元，用Logistic regression和Generative model两种方法来实现 1.Logistic

线性回归预测PM2.5----台大李宏毅机器学习作业1(HW1)

weixin_30374009的博客

04-15

1544

一、作业说明　　给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量。训练集介绍：　　(1)、CSV文件，包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集，12月X20天=240天，每月后10天数据用于测试，对学生不可见); 　　(2)、每天的监测时间点为0时，1时......到23时，共24个时间节点; 　　(3)、...

李宏毅2020深度学习作业2

weixin_43891208的博客

05-13

1232

李宏毅2020深度学习作业2 问题描述：给定一个人的年龄、学历等信息，判断其工资是否大于5000元，是一个典型的二分类问题。训练数据训练集包含了54256个人的信息。最后一列是数据的标签。没有验证集，所以需要自己将验证集分割出来，这里所使用的训练数据并不是原始的.CSV文件，而是经过one-hot编码之后生成的。代码实现 ...

李宏毅机器学习_作业2

qq_15821487的博客

06-13

501

决策树的有监督体现在分类过程，选择特征属性的过程，每一次都选择信息增益最大的属性开进行分类。属性它有特定的实际值。

精选资源

HW_3_李宏毅2020机器学习作业_李宏毅作业3_李宏毅hw3_李宏毅作业三_saledzj_

10-01

在本次作业中，我们将深入探讨李宏毅教授2020年机器学习课程中的第三部分，主要聚焦于使用Python语言进行深度学习的基本操作。这个作业旨在帮助学生理解和实践深度学习的核心概念，包括神经网络的构建、反向传播算法...

精选资源

LHY_DL_homework_2020:李宏毅2020深度学习作业

05-21

李宏毅教授的深度学习课程因其深入浅出的讲解而备受赞誉，其2020年的深度学习作业（LHY_DL_homework_2020）为学生提供了一次宝贵的实践机会，通过解决实际问题来巩固和深化理论知识。这份作业涵盖了一系列使用Python...

精选资源

李宏毅2020机器学习课程课后作业要求+代码.zip

03-14

《李宏毅2020机器学习课程课后作业详解》 李宏毅教授的机器学习课程因其深入浅出的讲解而备受赞誉，这门课程的2020版不仅涵盖了丰富的理论知识，还提供了实战性的课后作业，旨在帮助学生巩固理解并提升实践能力。在...

李宏毅2020深度学习作业

08-10

李宏毅教授的课程在中国的机器学习和深度学习领域具有很高的声誉，他的作业和教学资源被认为是非常有价值的学习材料。通过完成这些作业，学生能够获得宝贵的实践经验，为未来在数据科学和人工智能领域的职业生涯打下...

李宏毅深度学习课程作业hw1详解

u014610970的博客

04-15

6798

2020年李宏毅老师的课程网址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML20.html 李宏毅老师的2020课程内容，个人感觉非常的系统和全面，而且是从头开始，从最简单的开始，一步一步讲到最难的，所以也非常的推荐。下面开始第一课作业的范例讲解：题目是预测PM2.5的值代码部分： 1、导入包 import sys import pandas...

⭐李宏毅2020作业2---logistic regression

⛄

10-27

1037

理论：线性回归和逻辑回归的对比：第一步：创建一个函数（区别是是否通过sigmoid函数）第二步：创建loss（逻辑回归是通过交叉熵计算）第三步：梯度下降法，找到最小的loss 程序：

李宏毅《深度学习》二

qq_41430142的博客

07-14

304

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。本文主要是对李宏毅课程内容进行笔记梳理，参考链接在文末已经给出。 3-回归线性回归的定义线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。简单来说，就是选择一条线性函数来很好的拟合已知数据并预测未知数据。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线

李宏毅 机器学习作业二

hello world

04-14

1152

资料：作业：https://blog.youkuaiyun.com/iteapoy/article/details/105477848 作业要求二元分类是机器学习中最基础的问题之一。在本次作业中，需要写一个线性二元分类器，根据人们的个人信息，判断其年收入是否高于 50,000 美元。作业将用 logistic regression 与 generative model两种模型来实现目标，模型差异可见李宏毅老师的课程视频与ppt。 ...

【李宏毅《机器学习》2022】作业1：COVID 19 Cases Prediction (Regression)

qq_66152438的博客

09-15

2444

本文记录了李宏毅《机器学习》作业1的学习和分析过程

Logistic回归——李宏毅机器学习作业二

weixin_45898104的博客

04-02

362

一，数据预处理（1）将所有空值填充成0。（2）由于倒数第一列和第二列的值相较于其他数值过大，所有除去他们自身的平均数使其拉回到相同的scale。（3）将第2列到第58列作为feature_x，将第59列作为label_y。将前3500作为训练集x_train(3500×57)、y_train(3500×1)；后500作为验证集x_val(500×57)、y_val(500×1)。（4）代...

李宏毅深度学习-2

m0_57142809的博客

08-18

181

李宏毅深度学习作业二

Grateful_Dead424的博客

12-12

1590

任务说明 Binary classification is one of the most fundamental problem in machine learning. In this tutorial, you are going to build linear binary classifiers to predict whether the income of an indivisual exceeds 50,000 or not. We presented a discriminative a

Datawhale第7期-《李宏毅机器学习》作业（二）

qq_39446239的博客

05-17

750

文章目录理解偏差和方差误差为什么是由偏差和方差组成，推导相关公式误差、偏差与方差的实际意义过拟合、欠拟合分别对应bias和variance什么情况利用bias和variance分析模型拟合状态redesign 模型交叉验证N-fold 交叉验证梯度下降1.调整学习率AdagradAdagrad进一步解释2.随机梯度下降法Batch与Mini-Batch，SGD梯度下降的区别学习归一化学习回归模型评...