假设神经网络的训练样本有𝑚个，每个包含一组输入𝑥和一组输出信号𝑦，𝐿表示神经网络层数，𝑆𝐼表示每层的neuron 个数(𝑆𝑙表示输出层神经元个数)，𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的 ...

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示 ...

本章主要讲解了逻辑回归相关的问题，比如什么是分类？逻辑回归如何定义损失函数？逻辑回归如何求最优解？如何理解决策边界？如何解决多分类的问题？ 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题，而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件，信用卡交易是否正常 ...

第一章讲述了基本的机器学习的概念以及分类，这里从单变量的线性回归入手，吴恩达讲解了机器学习中的几个重要因素，如模型、损失函数、优化方法等 更多内容参考 机器学习&深度学习 首先以房价预测入手： 房子的面积 每平米的房价 ...

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： 　　4.代价函数的实现代码如下： 　　5.代替梯度下降的优化方法fminunc ...

先来说说回归的思想吧： 常见的回归就是通过一系列的点，计算得到一条线。当有新的输入时，可以直接计算得到输出。用最小二乘法求解线性回归方程就是我们最早接触到的回归。对于线的表示都不尽相同，如线性回归得到的预测函数是y=w⃗ T∗x⃗ +a，逻辑回归则是一条S型曲线。 逻辑回归和线性回归 ...

本章内容主要是介绍：单变量线性回归算法（Linear regression with one variable） 1. 线性回归算法（linear regression） 1.1 预测房屋价格 下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系： 该问题属于监督学习中的回归问题 ...

10表示标记的大小。 计算代价函数（Cost Funtion）：迭代次数1500，学习 ...