一:異常檢測回顧 異常檢測也是一個無監督學習算法 (一)異常檢測做什么? 從一組數據中找到那些“異常”的數據,基於高斯分布(正態分布)。 生活中的很多事情都是符合高斯分布的,對於數據也是如此。 我們通過參數估計,估計出數據符合的高斯分布參數,當其中的數據分布在高斯分布中概率很小的地方 ...
題目下載 傳送門 第 題 簡述:對於一組網絡數據進行異常檢測. 第 步:讀取數據文件,使用高斯分布計算 和 : The following command loads the dataset. You should now have the variables X, Xval, yval in your environment load ex data .mat Estimate my and s ...
2019-10-30 15:25 0 315 推薦指數:
一:異常檢測回顧 異常檢測也是一個無監督學習算法 (一)異常檢測做什么? 從一組數據中找到那些“異常”的數據,基於高斯分布(正態分布)。 生活中的很多事情都是符合高斯分布的,對於數據也是如此。 我們通過參數估計,估計出數據符合的高斯分布參數,當其中的數據分布在高斯分布中概率很小的地方 ...
題目下載【傳送門】 第1題 簡述:支持向量機的實現 (1)線性的情況: 第1步:讀取數據文件,可視化數據: % Load from ex6data1: % You will have X, y in your environment load('ex6data1.mat ...
題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:設計一個5*5的單位矩陣。 function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 運行結果: 第2題 簡述:實現單變量線性回歸。 第1步:加載數據文件 ...
題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:實現邏輯回歸。 第1步:加載數據文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some ...
題目下載【傳送門】 第1題 簡述:實現K-means聚類,並應用到圖像壓縮上。 第1步:實現kMeansInitCentroids函數,初始化聚類中心: function centroids = kMeansInitCentroids(X, K) % You should ...
題目下載【傳送門】 題目簡述:識別圖片中的數字,訓練該模型,求參數θ。 第1步:讀取數據文件: %% Setup the parameters you will use for this ...
題目太長了!下載地址【傳送門】 第1題 簡述:識別圖片上的數字。 第1步:讀取數據文件: %% Setup the parameters you will use for this pa ...
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