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 試題 1. Suppose I first execute ...

雖然網易雲課堂也有吳恩達的機器學習課程，而且還有中文字幕，但還是推薦在 Coursera 上學習，主要是以下幾點原因： 1. Coursera 會有測試題和編程作業（可以提交檢測），用於及時檢驗學習效果很有幫助； 2. Coursera 的課程討論區有很多助教維護，大部分問題都能得到解答 ...

線性回歸是機器學習中最基礎的算法，掌握了線性回歸算法，有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單，但是其中包含了線性代數，微積分，概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸（Simple Linear Regression）： 假設只有一個 ...

課程內容：Machine Learning 專項課程 https://www.coursera.org/specializations/machine-learning 課程的作業主要分兩部分，一部分是根據課程的知識點回答問題，還有一部分是根據編程來回答問題，這里提供了編程的內容 ...

一.准備工作 從網站上將編程作業要求下載解壓后，在Octave中使用cd命令將搜索目錄移動到編程作業所在目錄,然后使用ls命令檢查是否移動正確。如： 提交作業：提交時候需要使用自己的登錄郵箱和提交令牌，如下： 二.單變量線性回歸 繪制圖形：rx代表圖形中標記的點為紅色的x，數字 ...

在之前的文章《機器學習---線性回歸（Machine Learning Linear Regression）》中說到，使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況，就只會得到錯誤的模型。下面來看一下，使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...