假設神經網絡的訓練樣本有𝑚個，每個包含一組輸入𝑥和一組輸出信號𝑦，𝐿表示神經網絡層數，𝑆𝐼表示每層的neuron 個數(𝑆𝑙表示輸出層神經元個數)，𝑆𝐿代表最后一層中處理單元的 ...

12.支持向量機 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 參考資料 斯坦福大學 2014 機器學習教程中文筆記 by 黃海廣 12.1 SVM損失函數 從邏輯回歸到支持向量機 為了描述支持向量機，事實上，我將會從邏輯回歸開始展示 ...

本章主要講解了邏輯回歸相關的問題，比如什么是分類？邏輯回歸如何定義損失函數？邏輯回歸如何求最優解？如何理解決策邊界？如何解決多分類的問題？ 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題，而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件，信用卡交易是否正常 ...

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 ...

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 ...

先來說說回歸的思想吧： 常見的回歸就是通過一系列的點，計算得到一條線。當有新的輸入時，可以直接計算得到輸出。用最小二乘法求解線性回歸方程就是我們最早接觸到的回歸。對於線的表示都不盡相同，如線性回歸得到的預測函數是y=w⃗ T∗x⃗ +a，邏輯回歸則是一條S型曲線。 邏輯回歸和線性回歸 ...

本章內容主要是介紹：單變量線性回歸算法（Linear regression with one variable） 1. 線性回歸算法（linear regression） 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系： 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...

10表示標記的大小。 計算代價函數（Cost Funtion）：迭代次數1500，學習 ...