吳恩達-coursera-機器學習-week1
一、引言(Introduction) 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么？ 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...
原文：Coursera機器學習week1 單元測試
Week Introduction 考察機器學習的定義，由Tom Mitchell 提出的。答案是A 考察監督學習的類型，預測明天的溫度，由於是一個連續的值，故選A 考察監督學習的類型，預測是否贏得專利侵權訴訟，答案就兩個 YES 和 NO ，是一個離散值，故選B 哪些選項適合使用監督學習。 根據 名醫療病人對實驗葯物的反應 如治療效果 副作用等 的數據，發現患者對葯物的反應是否有不同的類別或 類 ...
2018-02-08 18:25 0 1135 推薦指數：
相關推薦
吳恩達-coursera-機器學習-week2
四、多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多維特征 4.2 多變量梯度下降 4.3 梯度下降法實踐1-特征縮放 4.4 梯度下降法實踐2-學習率 4.5 特征和多項式回歸 4.6 正規方程 ...
Andrew Ng機器學習課程筆記--week1（機器學習介紹及線性回歸）
之前看過一遍，但是總是模模糊糊的感覺，也剛入門，雖然現在也是入門，但是對於一些概念已經有了比較深的認識（相對於最開始學習機器學習的時候）。所以為了打好基礎，決定再次學習一下Andrew Ng的課程，並記錄筆記以供以后復習參考。 1. 內容概要 Introduction ...
Coursera課程《Machine Learning》學習筆記（week1）
這是Coursera上比較火的一門機器學習課程，主講教師為Andrew Ng。在自己看神經網絡的過程中也的確發現自己有基礎不牢、一些基本概念沒搞清楚的問題，因此想借這門課程來個查漏補缺。目前的計划是先看到神經網絡結束，后面的就不一定看了。 當然，看的過程中還是要做筆記做作業的，否則看了也是 ...
DeepLearning.ai學習筆記（三）結構化機器學習項目--week1 機器學習策略
一、為什么是ML策略 如上圖示，假如我們在構建一個喵咪分類器，數據集就是上面幾個圖，訓練之后准確率達到90%。雖然看起來挺高的，但是這顯然並不具一般性，因為數據集太少了。那么此時可以想到的ML策略 ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 1 習題—Linear Regression with One Variable 單變量線性回歸
Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 5 習題—Neural Networks learning
課上習題 【1】代價函數 【2】代價函數計算 【3】 【4】矩陣的向量化 【5】梯度校驗 Answer：(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001 【6】梯度校驗 Answer：學習的時候要去掉梯度校驗，不然會特別慢 【7】隨機 ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 4 習題—Neural Networks 神經網絡
【1】 Answer：C 【2】 Answer：D 第二層要輸出四個元素a1 a2 a3 a4。輸入x有兩個，加一個x0是三個。所以是4 * 3 【3】 An ...