吳恩達“機器學習”——學習筆記一
機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...
原文：吳恩達機器學習(四) 使用Octave
一 基本操作 本課程有編程作業，編程作業需要使用Matlab或Octave，本文章使用Octave。下載地址：http: www.gnu.org software octave install。安裝完成后，打開GNU Octave GUI 開始寫代碼。 基本運算 值得注意的是Octave使用 符號表示次冪，而不是向其他語言一樣表示異或，而異或運算使用xor 函數。並且不等於使用 而不是 。 基本運 ...
2019-06-17 16:20 0 458 推薦指數：
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定義一些名詞 欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。 過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。 參數學習算法（parametric learning algorithms）：用固定的參數 ...
吳恩達“機器學習”——學習筆記五
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值，即p(x_i｜y)是符合多項式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的，比如說房間的面積可以進行離散分類，然后運用這個朴素貝葉 ...
吳恩達機器學習資料整理
網易雲課堂吳恩達機器學習：https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm 斯坦福大學2014（吳恩達）機器學習教程中文筆記：https://github.com/fengdu78 ...
吳恩達2014機器學習教程筆記目錄
17年開始，網上的機器學習教程逐漸增多，國內我所了解的就有網易雲課堂、七月、小象學院和北風。他們的課程側重點各有不同，有些側重理論，有些側重實踐，結合起來學習事半功倍。但是論經典，還是首推吳恩達的機器學習課程。 吳大大14年在coursera的課程通俗易懂、短小精悍，在講解知識點的同時，還會穿插 ...
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四、多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多維特征 4.2 多變量梯度下降 4.3 梯度下降法實踐1-特征縮放 4.4 梯度下降法實踐2-學習率 4.5 特征和多項式回歸 4.6 正規方程 ...
吳恩達-coursera-機器學習-week1
一、引言(Introduction) 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么？ 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...
吳恩達機器學習筆記 —— 7 Logistic回歸
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 ...