一. 邏輯回歸 　　1.背景：使用邏輯回歸預測學生是否會被大學錄取。 　　2.首先對數據進行可視化，代碼如下： 　　3.sigmoid函數的實現，代碼如下： 　　4.代價函數的實現代碼如下： 　　5.代替梯度下降的優化方法fminunc ...

一.多變量線性回歸問題（linear regression with multiple variables） 搭建環境OctaveWindows的安裝包可由此鏈接獲取：https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/，可以選擇一個比較新的版本進行安裝 ...

如下： 2.向量化邏輯回歸 向量化代價函數和梯度下降，代碼同第三周編程練習相同： ...

一.初識機器學習 何為機器學習？A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its ...

一.邏輯回歸問題（分類問題） 生活中存在着許多分類問題，如判斷郵件是否為垃圾郵件；判斷腫瘤是惡性還是良性等。機器學習中邏輯回歸便是解決分類問題的一種方法。二分類：通常表示為yϵ{0,1}，0：“Negative Class”，1：“Possitive Class”。 邏輯回歸的預測函數 ...

第一章講述了基本的機器學習的概念以及分類，這里從單變量的線性回歸入手，吳恩達講解了機器學習中的幾個重要因素，如模型、損失函數、優化方法等 更多內容參考 機器學習&深度學習 首先以房價預測入手： 房子的面積 每平米的房價 ...

吳恩達機器學習¶ 編程作業1：單變量線性回歸 該文章的實現步驟基本上是按照Cowry5的這篇文章：https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/83302646 中的線性回歸章節來實現的，其中有略微改動 ...

保存在github上供廣大網友下載：點擊 8個zip，原文件，沒有任何改動。 另外，不定期上傳我自己關於這門課的學習過程筆記和心得，有興趣的盆友可以點擊這里查看。 ...