機器學習-吳恩達-正規方程多變量回歸公式

阿新 • • 發佈：2017-07-20

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本節課是對監督學習的講解，ng以自動駕駛為例，告訴我們汽車對方向的預測是連續值，故而是迴歸問題。什麼是迴歸問題？（regression）確定兩種或兩種以上變數相互依賴的定量關係的一種統計分析方法迴歸與分類問題的不同迴歸與分類都屬於預測問題，而回歸預測的結果是連續的值

行數操作相加 vision 強化學習 machine 其余 tro ram 機器學習概述 Machine Learning: Grew out of work in AI & New capability for computers Examples:

線性歸一化有變擬合分享選擇多元線性回歸縮放轉置 1 多元線性回歸 1.1 假設函數多元線性回歸是指有多個特征特征變量的情況。此時我們修改假設函數hθ(x)=θ0+θ1?x為hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+?+θnxn。設x0=1，x為特征向量，θ為參

發生足夠 bfgs clas 方法技術影響限制分享 1 邏輯回歸 1. classification 分類 eg：垃圾郵件分類、交易是否是欺詐、腫瘤類別。分類的結果是離散值。 2. sigmoid函數　　使用線性方法來判斷分類問題，會出現上圖中的問題，需要

實驗指導書下載密碼:u8dl 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第四周的程式設計作業，作業內容主要是對手寫數字進行識別，是一個十分類問題，要求使用兩種不同的方法實現：一是用之前講過的邏輯迴歸實現手寫數字識別，二是用本週講的神經網路實現手寫數字

課程視訊連結第四周課件下載密碼:kx0q 上一篇部落格主要介紹了第三週的課程的內容，主要講解分類問題，引入了邏輯迴歸模型來解決分類問題，並詳細的介紹了邏輯迴歸模型的細節，包括假設函式，代價函式，優化求解方法包括之前學習的梯度下降法和更高

實驗指導書下載密碼:hso0 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第二週的程式設計作業，作業內容主要是實現單元/多元線性迴歸演算法。實驗的原始版本是用Matlab實現的，本篇部落格主要用Python來實現。目錄 1.實驗包含的檔案 2.單元

實驗指導書下載密碼:fja4 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第三週的程式設計作業，作業內容主要是利用邏輯迴歸演算法(正則化)進行二分類。實驗的原始版本是用Matlab實現的，本篇部落格主要用Python來實現。目錄 1.實驗包含的檔案 2.使用邏

課程視訊連結第六週PPT 下載密碼:zgkq 本週主要講解了如何設計機器學習系統和如何改進機器學習系統，包括一些模型選擇的方法，模型效能的評價指標，模型改進的方法等。目錄一、應用機器學習建議 1.決定下一步做什麼 2.評估假設函式 3.模型選擇和訓練、驗

課程視訊連結第八週PPT 下載密碼:qedd 上週主要講解了支援向量機SVM的原理包括優化目標、大間隔以及核函式等SVM核心內容，以及SVM的使用。本週主要講解經典的無監督聚類演算法k-means，包括k-means的優化目標，原理以及一些引數設定細節；和降維演算法PCA的原理，

實驗指導書下載密碼:higl 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第八週的程式設計作業，主要包含KMeans實驗和PCA實驗兩部分。原始實驗使用Matlab實現，本篇部落格提供Python版本。目錄 1.實驗包含的檔案 2.KMeans實驗 3.K-me

實驗指導書下載密碼:a15g 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第七週的程式設計作業，包含兩個實驗，一是線性svm和帶有高斯核函式的svm的基本使用；二是利用svm進行垃圾郵件分類。原始實驗使用Matlab實現，本篇部落格提供Python版本。目錄 1.

課程視訊連結第七週PPT 下載密碼:tmss 上週主要講解了如何設計機器學習系統和如何改進機器學習系統，包括一些模型選擇的方法，模型效能的評價指標，模型改進的方法等。本週主要講解支援向量機SVM的原理包括優化目標、大間隔以及核函式等SVM核心內容，以及SVM的使用。 &nbs

實驗指導書下載密碼:4t4y 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第六週的程式設計作業，作業內容主要是實現一個正則化的線性迴歸演算法，涉及本週講的模型選擇問題，繪製學習曲線判斷高偏差/高方差問題。原始實驗使用Matlab實現，本篇部落格提供Python版本。目錄 1.實驗包

機器學習吳恩達簡介本筆記為自用筆記，因此只記錄了自己覺得重要的部分，所以不建議想要系統學習的人閱讀此筆記。緒論監督學習我們給演算法一個數據集，其中包含了正確的答案，目的為給出更多的正確答案 “迴歸問題”：regression “分類問題”：cla

第三週PPT彙總下載連結:https://pan.baidu.com/s/101uY5KV_2i3Ey516DYma_A 密碼:8o4e 上一篇部落格主要介紹了第二週的課程的內容，包括多變數線性迴歸，使用梯度下降法求解多變數線性迴歸的實用技巧，特徵縮放與模型特徵選擇並

10.1 決定下一步做什麼參考視訊: 10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 到目前為止，我們已經介紹了許多不同的學習演算法，如果你一直跟著這些視訊的進度學習，你會發現自己已經不知不覺地成為一個瞭解許多先進機器學習技術的專家了。然而，

正則化(Regularization) 1.1 過擬合的問題參考視訊: 7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv 到現在為止，我們已經學習了幾種不同的學習演算法，包括線性迴歸和邏輯迴歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到

CS229課程筆記吳恩達監督學習讓我們開始談論一些監督學習的例子。假定我們有一個數據集，給出俄勒岡州波特蘭地區47套房屋的居住面積和價格：我們可以在圖上畫出這些點：根據這些資料，我們怎麼學習預測波特蘭地區其他房屋的價格，看