Coursera Ng機器學習課練習一之python版
ipython notebook 好用, 方便學習, python 比 mathlab/octave 用途廣, 所以不如用 python 來試試。
honor code 不許公開程式碼, 但我是用 python 實現的, 畢竟不是填空題的作業, 無法提交, 不影響吧, 像前沿分析課 得悠著點, 那個的程式設計練習是填空題——運行了看結果就行。
nbviewer 請看: 點選開啟連結
github 請看: 點選開啟連結
datahub 請看: 點選開啟連結
相關推薦
Coursera Ng機器學習課練習一之python版
ipython notebook 好用, 方便學習, python 比 mathlab/octave 用途廣, 所以不如用 python 來試試。 honor code 不許公開程式碼, 但我是用 python 實現的, 畢竟不是填空題的作業, 無法
Coursera NG 機器學習 第五週 正則化 bias Vs variance Python實現
ex5.py import scipy.optimize as op import numpy as np from scipy.io import loadmat from ex5modules import * #Part 1: Loading and visuali
NG機器學習總結-(一)簡介
寫在前面: 看過很多的有關機器學習的書籍,如周志華的西瓜書《機器學習》,李航的《統計學習》,《十大經典資料探勘演算法》,然而始終是沒有很好的理解和掌握相關的機器學習演算法,一方面是基礎差學習起來慢,另一方面這些書籍實在對新手來說是晦澀難懂的。幸得Professor Andr
Andrew NG機器學習課程筆記系列之——Introduction to Machine Learning
引言 本系列文章是本人對Andrew NG的機器學習課程的一些筆記,如有錯誤,請讀者以課程為準。 在現實生活中,我們每天都可能在不知不覺中使用了各種各樣的機器學習演算法。 例如,當你每一次使用 Google 時,它之所以可以執行良好,其中一個重要原因便是由 Google 實
機器學習 | 吳恩達機器學習第二週程式設計作業(Python版)
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
Andrew Ng機器學習課程筆記(四)之神經網絡
sca 優化 介紹 www 之間 output 現在 利用 href Andrew Ng機器學習課程筆記(四)之神經網絡 版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言
ng機器學習視頻筆記(一)——線性回歸、代價函數、梯度下降基礎
info 而且 wid esc 二維 radi pan 圖形 clas ng機器學習視頻筆記(一) ——線性回歸、代價函數、梯度下降基礎 (轉載請附上本文鏈接——linhxx) 一、線性回歸 線性回歸是監督學習中的重要算法,其主要目的在於用一個函數表
ng機器學習視頻筆記(十一) ——K-均值算法理論
微信公眾 分類 under 等於 分析 一個 筆記 不同 learn ng機器學習視頻筆記(十一) ——K-均值算法理論 (轉載請附上本文鏈接——linhxx) 一、概述 K均值(K-Means)算法,是一種無監督學習(Unsupervised
Coursera機器學習基石作業一python實現
機器學習基石作業一 import numpy as np def train_matrix(): with open("hw1_15_train.dat.txt","r") as f: rawData=f.readlines() dataNum
機器學習實踐(一)—sklearn之概述
1956年,人工智慧元年。 人類能夠創造出人類還未知的東西。 這未知的東西人類能夠保證它不誤入歧途嗎。 一、機器學習和人工智慧,深度學習的關係 機器學習是人工智慧的一個實現途徑 深度學習是機器學習的一個方法發展而來 二、機器學習,深度
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 10—Advice for applying machine learning
Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何除錯一個機器學習演算法? 有多種方案: 1、獲得更多訓練資料;2、嘗試更少特徵;3、嘗試更多特徵;4、嘗試新增多項式特徵;5、減小 λ;6、增大 λ 為了避免一個方案一個方
演算法工程師修仙之路:吳恩達機器學習作業(一)
吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 第一個程式設計作業:單變數線性迴歸(python程式碼實現) 一元線性迴歸 問題描述 在本練習的這一部分中,您將使用只有單變數的線性迴歸方法預測餐車的利潤。 假設你是一家連鎖餐廳的執行長,正在
coursera 斯坦福 Andrew Ng 機器學習_程式設計作業
一. 第二週程式設計作業: Linear Regression 1.computeCost.m 公式: 程式碼: %計算成本J tmp = (X * theta - y) .^ 2; J = 1 / (2 * m) * sum(tmp); 2.gradientD
Coursera-吳恩達-機器學習-第十一週-測驗-Application: Photo OCR
本片文章內容: Coursera吳恩達機器學習課程,第十一週 Application: Photo OCR 部分的測驗,題目及答案截圖。 1000*1000,每次移動2畫素,總共是500*500=250000次,兩個視窗是500000次。 &nb
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 11—Machine Learning System Design
Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾郵件分類 本章中用一個實際例子: 垃圾郵件Spam的分類 來描述機器學習系統設計方法。首先來看兩封郵件,左邊是一封垃圾郵件Spam,右邊是一封非垃圾郵件Non-Spam:垃圾郵件有很多features。如果我
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 8 習題—聚類 和 降維
【1】無監督演算法 【2】聚類 【3】代價函式 【4】 【5】K的選擇 【6】降維 Answer:本來是 n 維,降維之後變成 k 維(k ≤ n) 【7】 【8】 Answer: 斜率-1 【9】 Answer: x 是一個向
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 10 習題—大規模機器學習
【1】大規模資料 【2】隨機梯度下降 【3】小批量梯度下降 【4】隨機梯度下降的收斂 Answer:BD A 錯誤。學習率太小,演算法容易很慢 B 正確。學習率小,效果更好 C 錯誤。應該是確定閾值吧 D 正確。曲線不下降,說明學習率選的太大 【5】線上學習
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—彙總(課程筆記、測驗習題答案、程式設計作業原始碼)
一、Coursera 斯坦福機器學習課程,Andrew Ng Coursera連線不上,修改hosts檔案 機器學習工具Octave安裝(Win10環境) 課程地址和軟體下載
演算法工程師修仙之路:吳恩達機器學習(十一)
吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 第八章 應用機器學習的建議 決定下一步做什麼 獲得更多的訓練例項——通常是有效的, 但代價較大, 下面的方法也可能有效, 可考慮先採用下面的幾種方法: 嘗試減少特徵的數量; 嘗試獲得更多的特徵
Andrew NG 機器學習 練習8-Anomaly Detection and Recommender Systems
1 Anomaly detection 實現一個異常檢測演算法檢測伺服器的異常行為 特徵是 每個伺服器的 吞吐量(throughput)(mb/s) 和 相應延遲(ms) 採集 m=307 臺執行中的伺服器的特徵,{x(1),...,x(m)} 其中大部