一、引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 ...
Week Introduction 考察机器学习的定义,由Tom Mitchell 提出的。答案是A 考察监督学习的类型,预测明天的温度,由于是一个连续的值,故选A 考察监督学习的类型,预测是否赢得专利侵权诉讼,答案就两个 YES 和 NO ,是一个离散值,故选B 哪些选项适合使用监督学习。 根据 名医疗病人对实验药物的反应 如治疗效果 副作用等 的数据,发现患者对药物的反应是否有不同的类别或 类 ...
2018-02-08 18:25 0 1135 推荐指数:
一、引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 ...
四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 ...
之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候)。所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction ...
这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng。在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢、一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺。目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了。 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是 ...
一、为什么是ML策略 如上图示,假如我们在构建一个喵咪分类器,数据集就是上面几个图,训练之后准确率达到90%。虽然看起来挺高的,但是这显然并不具一般性,因为数据集太少了。那么此时可以想到的ML策略 ...
Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
课上习题 【1】代价函数 【2】代价函数计算 【3】 【4】矩阵的向量化 【5】梯度校验 Answer:(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001 【6】梯度校验 Answer:学习的时候要去掉梯度校验,不然会特别慢 【7】随机 ...
【1】 Answer:C 【2】 Answer:D 第二层要输出四个元素a1 a2 a3 a4。输入x有两个,加一个x0是三个。所以是4 * 3 【3】 An ...