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 ...

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： 　　 ...

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 ...

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. ...

為什么要使用神經網絡 在筆記三中，曾提到非線性擬合的問題。當時是通過構造特征向量，即由兩個或以上的變量構造一個新的變量，增加\(\theta\)的維度，以擬合出更細膩的曲線。下面是課件中類似的例子： 可以看到，隨着變量即數據集的維度增加，這種做法將會導致“維度災難”，越來越不可行。就上 ...

作業說明 Exercise 3，Week 4，使用Octave實現圖片中手寫數字 0-9 的識別，采用兩種方式（1）多分類邏輯回歸（2）多分類神經網絡。對比結果。 （1）多分類邏輯回歸：實現 lrCostFunction 計算代價和梯度。實現 OneVsAll 使用 fmincg 函數進行訓練 ...

將導致計算量很大，即算法復雜度很高。然后就此引出神經網路，所以說神經網路在解決多特征（或者非線性）問題上 ...