https://www.coursera.org/learn/machine-learning/exam/7pytE/linear-regression-with-multiple-variables 1。 Suppose m=4 students have taken some ...

Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/exam/dbM1J/octave-matlab-tutorial Octave Tutorial 5 试题 1. Suppose I first execute ...

虽然网易云课堂也有吴恩达的机器学习课程，而且还有中文字幕，但还是推荐在 Coursera 上学习，主要是以下几点原因： 1. Coursera 会有测试题和编程作业（可以提交检测），用于及时检验学习效果很有帮助； 2. Coursera 的课程讨论区有很多助教维护，大部分问题都能得到解答 ...

线性回归是机器学习中最基础的算法，掌握了线性回归算法，有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单，但是其中包含了线性代数，微积分，概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归（Simple Linear Regression）： 假设只有一个 ...

课程内容：Machine Learning 专项课程 https://www.coursera.org/specializations/machine-learning 课程的作业主要分两部分，一部分是根据课程的知识点回答问题，还有一部分是根据编程来回答问题，这里提供了编程的内容 ...

一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后，在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确。如： 提交作业：提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌，如下： 二.单变量线性回归 绘制图形：rx代表图形中标记的点为红色的x，数字 ...

在之前的文章《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》中说到，使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况，就只会得到错误的模型。下面来看一下，使用最小二乘回归模型需要满足 ...