吴恩达机器学习作业——ex1(Python) 用梯度下降法处理一元线性回归问题 其实多元也一样,就是再加m组样本的一个特征。 特征归一化的重要性 一开始的时候忘记了归一化,运行出来的结果是这样的 代价函数根本不收敛呀,什么鬼。 突然想起,忘了正规化,加上后,世界都美好了许多。 步长因子选择的重要性 很直接的它会影...
获取得到相应矩阵元素的个数parameters =int(theta.ravel().shape[1])cost = np.zeros(iters)foriinrange(iters):error = (X * theta.T) - yforjinrange(parameters):term = np.multiply(error, X[:,j])temp[0,j] = theta[0,j] - ((alpha /len(X)) * np.sum...
我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程,但我没有使用推荐的Matlab/Octave,而是完全用Python来完成。你可以在这里查看我作业的Jupyter notebooks: https://github.com/seddonr/Ng_ML 我绝不是第一个这样做的人,但我认为应该发这个帖子,作为给那些正在考虑参加这门课程,但像我一样对学习Matlab/Octave不感兴趣的人...
吴恩达机器学习作业2-逻辑回归与正则化作业(python实现)机器学习练习2 python复现- 逻辑回归 在此练习中,需要实现逻辑回归应⽤于分类任务。还通过将正则化加⼊训练算法中来提⾼算法的鲁棒性,并⽤更复杂的情形进⾏测试。逻辑回归 在训练的初始阶段,我们将要构建⼀个逻辑回归模型来预测,某个学⽣是否被...
吴恩达机器学习¶ 编程作业1:单变量线性回归 该文章的实现步骤基本上是按照Cowry5的这篇文章:https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/83302646中的线性回归章节来实现的,其中有略微改动。 本文代码:https://github.com/asddongmen/Machine-Learning-Andrew-Ng--program_in_python ...
吴恩达老师的机器学习课程作业是MATLAB版本(Octave)的,现在有点过时了,我参考了几位大牛的代码,将作业改成了Python3.6版本,并做了中文注释,推荐使用jupyter notebook。Python作业使用了原版数据,计算结果基本与Octave版本一致,不能在线提交作业,仅用于学习。
吴恩达机器学习系列作业目录 单变量线性回归 在本部分的练习中,您将使用一个变量实现线性回归,以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官,正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车,而且你有来自城市的利润和人口数据。
斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码,但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解,部分代码可能参考他人代码部分,如有侵权请私信我 ...
吴恩达机器学习系列作业目录1 Logistic regression在这部分的练习中,你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员,你想根据两门考试的结果,来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据,可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本,你有申请人两次测评的分数...
print(cost_function(initial_theta,X,y)[0])# Fit parameter theta using truncated Newton algorithminitial_theta=np.zeros(((n+1)))# initial theta must be 1 d arrayresult=opt.fmin_tnc(func=cost_function,x0=initial_theta,args=(X,y))optimal_theta=result[0].reshape(3,1)# Plot decision ...