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...
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...
这个就不用多说了 ,直接有代码: path = 'D:\python学习\吴恩达机器学习\ex1data1.txt' data = pd.read_csv(path,names = ['population','profit']) data.plot (kind='scatter',color = 'red',x = 'population',y = 'profit')#这里解释一下kind = ‘scatter’就是散点图的意思 plt.show() 1....
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。
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。
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...
[机器学习算法] 梯度下降 python实现(线性回归) 算法思路 根据吴恩达老师视频中的以下内容编写代码 代码 效果图 Coursera-吴恩达-机器学习-第二周-测验-Octave/Matlab Tutorial 从上周开始学习Coursera吴恩达机器学习课程。 为了方便,一口气看到了第三周并略过了编程作业,突然发现,很多题目设置的真的很好,对学习和理解有...
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吴恩达机器学习系列课程的编程作业,用python实现。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 keil下的s3c2440启动代码分析.zip 2024-10-22 06:46:56 积分:1 VB实例源码资料.zip 2024-10-22 06:30:14 积分:1 VB教程-第三章-VB语言程序设计基础.zip 2024-10-22 06:22:54 ...
path = 'D:\python学习\吴恩达机器学习\ex1data1.txt' data = pd.read_csv(path,names = ['population','profit']) data.plot (kind='scatter',color = 'red',x = 'population',y = 'profit')#这里解释一下kind = ‘scatter’就是散点图的意思 ...