TASK1:单变量线性回归 data1表示的是人口的利润的关系,第一列表示的是人口(population),第二列表示的是利润(profit)。我们要根据人口来预测利润,所以确定好了人口(population)是x,利润(profit)是y。类似于: x——(f) ——y 这种映射。 1、ploti
我打算先把吴恩达的课程看完,作业做完,对整个machine learning有一个总体的了解之后,再认真学习一遍林轩田的机器学习基石与机器学习技法,从整个理论上去了解机器学习。
最近考虑转行人工智能行业,作为一个刚跳出材料大坑的新晋大龄程序员,分享一下我做这门课作业的python版本的答案,如有不足请指教。 Week2: Linear Regression,Single Variable importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Importing dataprint('Importing data...')data=pd.read_csv('ex1data1.txt',...
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。 原版作业内容: Programming Exercise 1: Linear Regression Progr...
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...
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 ...
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。
吴恩达机器学习作业Python版作业一.线性回归 本练习代码非原创,仅为个人练习记录 参考代码地址 https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/80174130 0. 小练习 利用numpy返回一个5x5单位矩阵 import numpy as np def warmupExercise(): E5 = np.eye(5) # eye(5)代表5阶单位矩阵 print('这是一个五阶...
normalize_feature(df): #return df.apply(lambda column: (column - column.mean()) / column.std())#特征缩放 def get_X(df):#读取特征 ones = pd.DataFrame({'ones': np.ones( len(df))})#ones是m行1列的dataframe data = pd.concat([ones, df], axis=1) # ...
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...