stanford coursera 機器學習編程作業 exercise 3（邏輯回歸實現多分類問題）
本作業使用邏輯回歸(logistic regression)和神經網絡(neural networks)識別手寫的阿拉伯數字(0-9) 關於邏輯回歸的一個編程練習，可參考：Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業（Exercise 2）及總結 下面使用邏輯 ...
原文：stanford coursera 機器學習編程作業 exercise 5（正則化線性回歸及偏差和方差）
本文根據水庫中蓄水標線 water level 使用正則化的線性回歸模型預 水流量 water flowing out of dam ，然后 debug 學習算法 以及 討論偏差和方差對 該線性回歸模型的影響。 可視化數據集 本作業的數據集分成三部分： 訓練集 training set ，樣本矩陣 訓練集 ：X，結果標簽 label of result 向量 y 交叉驗證集 cross valid ...
2016-11-30 22:46 8 3814 推薦指數：
相關推薦
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—編程作業 Programming Exercise 1 線性回歸
作業說明 Exercise 1，Week 2，使用Octave實現線性回歸模型。數據集 ex1data1.txt ，ex1data2.txt 單變量線性回歸必須實現，實現代價函數計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 多變量線性回歸可選 ...
機器學習作業---偏差和方差（線性回歸）
機器學習作業---偏差和方差（線性回歸）錯誤反例，但是理清了代碼思路，很重要 一：加載數據，顯示數據 （一）數據可視化 （二）數據顯示 直接從文件中讀取的數據X: 直接從文件中讀取的數據y: 可以知道都是二維數組類型。 將y展開為一維數組 ...
coursera機器學習-logistic回歸，正則化
#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...
Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業（Exercise 2）及總結
Exercise 1：Linear Regression---實現一個線性回歸 關於如何實現一個線性回歸，請參考：實現一個線性回歸 Exercise 2：Logistic Regression---實現一個邏輯回歸 問題描述：用邏輯回歸根據學生的考試成績來判斷該學生是否可以入學 ...
Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業（Exercise 1）
Exercise 1：Linear Regression---實現一個線性回歸 在本次練習中，需要實現一個單變量的線性回歸。假設有一組歷史數據<城市人口，開店利潤>，現需要預測在哪個城市中開店利潤比較好？ 歷史數據如下：第一列表示城市人口數，單位為萬人；第二列表示利潤，單位 ...
stanford coursera 機器學習編程作業 exercise 6（支持向量機-support vector machines）
在本練習中，先介紹了SVM的一些基本知識，再使用SVM（支持向量機 ）實現一個垃圾郵件分類器。 在開始之前，先簡單介紹一下SVM ①從邏輯回歸的 cost function 到SVM 的 cost function 邏輯回歸的假設函數如下： hθ(x)取值范圍為[0,1]，約定h ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—編程作業 Programming Exercise 2——邏輯回歸
作業說明 Exercise 2，Week 3，使用Octave實現邏輯回歸模型。數據集 ex2data1.txt ，ex2data2.txt 實現 Sigmoid 、代價函數計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 文件清單 ...