機器學習練習1 python復現- 線性回歸 單變量線性回歸 看下數據長什么樣子 ​ 讓我們在訓練集中添加一列，以便我們可以使用向量化的解決方案來計算代價和梯度。 現在我們來做一些變量初始化。 觀察下 X (訓練集) and y (目標變量)是否 ...

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.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 ...

機器學習練習2 python復現- 邏輯回歸 在此練習中，需要實現邏輯回歸應用於分類任務。還通過將正則化加入訓練算法中來提高算法的魯棒性，並用更復雜的情形進行測試。 邏輯回歸 在訓練的初始階段，我們將要構建一個邏輯回歸模型來預測，某個學生是否被大學錄取。設想你是大學相關部分的管理者，想通 ...

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 ...

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 ...

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。 ...

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