Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
課上習題 線性回歸 Answer: D A 特征縮放不起作用,B for all 不對,C zero error不對 概率 Answer:A 預測圖形 Answer:A x 時,y 。即x 時,y 凸函數 代價函數 Answer:ABD 任何情況下都是 預測對時 cost為 ,反之為正無窮 代價函數 向量化 Answer:A 高級優化算法 Answer:C 多分類 測驗 AB Answer:BE ...
2018-10-30 20:22 0 1607 推薦指數:
Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多變量線性模型 代價函數 Answer:AB 【2】Feature Scaling 特征縮放 Answer:D 【3】學習速率 α Answer: B ...
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 ...
【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 ...
【1】異常檢測 【2】高斯分布 【3】高斯分布 【4】 異常檢測 【5】特征選擇 【6】 【7】多變量高斯分布 Answer: ACD B 錯誤。需 ...
【1】 診斷的作用 【2】過擬合 【3】 【4】 高偏差bias,欠擬合underfitting 高方差variance,過擬合overfitting 【5】參數λ ...
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 ...
Lecture2 Linear regression with one variable 單變量線性回歸 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 線性回歸 Linear regression 2.1.2 單變量線性回歸 Linear ...