2.使用逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类 3.逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类完整项目代码 4.利用逻辑回归算法(带正则化)进行二分类 5.逻辑回归算法(正则化)进行二分类完整项目代码 1.实验包含的文件 实验任务:编写红色部分程序的关键代码。 2.使用逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类 打开主程序ex2.py d...
5.梯度下降算法计算最优解 代码如下(示例): def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):#alpha学习率,iters迭代次数 temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape))#一个与theta相同维度的0矩阵 parameters=int(theta.ravel().shape[1]) #ravel()将多维降为一维 cost = np.zeros(iters)#保存迭代之后的...
deep learning.ai 相信很多同学认识吴恩达大佬,在这门课上( machine earning specialization)你将自己编程实现机器学习。数百万人参加了这门课程的早期版本许多学习者,最终建立了令人兴奋的机器学习系统,甚至在人工智能AI领域获得非常成功的职业生涯。欢迎你的到来 (配套课件、笔记已整理,随工房附送,求三连! ) 展开更多...
'Machine-Learning-homework-master' '\\Machine-Learning-homework-master\\' 'machine-learning-ex4\\ex4\\ex4data1.mat') raw_X=data['X'] raw_y=data['y'] print(type(raw_X)) X=np.insert(raw_X,0,values=1,axis=1) X.shape print(raw_y) 对y进行one hot编码 def one_hot_encoder(row_y...
svc1=SVC(C=1,kernel='linear')#调用sklearn.svm里面的SVC函数得到一个实例分类器模型是svc1svc1.fit(X,y.flatten())#训练分类器模型SVC(C=1,kernel='linear')svc1.predict(X)array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0...
吴老师的课程作业质量很高,为了满足对pytorch机器学习的需求,我把代码重构了一遍,这是第一次作业第一题的练习(单特征线性回归),后面会更新更多 运行过程中可能出现一个由于多个OpenMP运行时库被链接到了同一个程序而产生的错误,解决方法如下: 在相应的文件里(pycharm): ...
吴恩达Machine Learning课的评分 不过,这门课推荐使用Matlab/Octave来完成作业,对于不会Matlab/Octave,或者对Matlab/Octave不感兴趣的人来说,要完成作业获取证书可能难度加大。虽然吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习,并且用了完整的一个章节“Octave and Matlab Tutorial”来讲述 Octave 的基本操作。
前段时间在B站看吴恩达教授的机器学习教程,的确课程对于刚入门机器学习的人来说非常的好,本人也极其推荐。而配套的机器学习练习也十分推荐去做一下,在这个过程中,既能充分理解课程中的算法思想,也能提高自己的代码能力。在网上有很多不错的python实现的代码,个人觉得黄广海先生的代码很不错,故贴出来逐段详解。
2.关键代码段 1.初始化各层的参数 function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) W = zeros(L_out, 1 + L_in); epsion_init = 0.12; W = rand(L_out,L_in+1)*2*epsion_init - epsion_init; end 2.计算代价函数和利用BP求偏导 ...
吴恩达的深度学习第一课第二周课后编程练习所需的材料 上传者:lxd19946时间:2018-11-17 吴恩达传统机器学习作业代码(python jupyter):线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达传统机器学习作业代码(python jupyter):线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师...