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RSS订阅原创 吴恩达coursera ex1线性回归
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data1 = pd.read_csv('D:/20下/暑假/吴恩达编程/machine-learning-ex1/machine-learning-ex1/ex1/ex1data1.txt',header=None) x = data1.iloc[:,0] m = data1.shape[0] y = data1.iloc[:,1] #数据可视化 fig = p
2020-07-27 21:42:57
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原创 主成分分析几何理解与推导
多变量可能存在信息的重叠，人们希望通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，即“降维”的思想。 一、几何理解 我们从几何上出发进行推导。 PCA从几何上看，就是将高维空间的数据正交投影到低维子空间，同时保留尽可能多的信息。 首先来看二维的情况，我们有以下已经中心化的数据（中心化不改变数据的相对位置，且便于后续处理计算）。 我们尝试为其拟合一条线，首先绘制一条穿过原点的随机线： 然后旋转线，使它尽可能的拟合数据，最终得到拟合最好的线： PCA如
2020-05-24 09:48:30
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原创 吴恩达ex3手写数字识别（逻辑回归+神经网络）python实现
手写数字识别python实现（逻辑回归+神经网络） import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import random import time import pandas as pd import scipy.io as io import scipy.optimize as opt handw = io.load...
2020-02-20 22:01:25
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原创 吴恩达课程 Logistic Regression python实现
吴恩达 Logistic Regression python实现 1.Logistic Regression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import random import time import pandas as pd exam_data = np.genfromtxt('ex2data...
2020-02-19 23:23:57
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空空如也
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