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 ...

一. 逻辑回归 　　1.背景：使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取。 　　2.首先对数据进行可视化，代码如下： 　　3.sigmoid函数的实现，代码如下： 　　 ...

一.初识机器学习 何为机器学习？A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its ...

一.逻辑回归问题（分类问题） 生活中存在着许多分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件；判断肿瘤是恶性还是良性等。机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法。二分类：通常表示为yϵ{0,1}，0：“Negative Class”，1：“Possitive Class”。 逻辑回归的预测函数 ...

一.多变量线性回归问题（linear regression with multiple variables） 搭建环境OctaveWindows的安装包可由此链接获取：https://ftp. ...

为什么要使用神经网络 在笔记三中，曾提到非线性拟合的问题。当时是通过构造特征向量，即由两个或以上的变量构造一个新的变量，增加\(\theta\)的维度，以拟合出更细腻的曲线。下面是课件中类似的例子： 可以看到，随着变量即数据集的维度增加，这种做法将会导致“维度灾难”，越来越不可行。就上 ...

作业说明 Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。 （1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练 ...

将导致计算量很大，即算法复杂度很高。然后就此引出神经网路，所以说神经网路在解决多特征（或者非线性）问题上 ...