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2.2 Gradient Descent# iterations =1500# 最大迭代次数alpha =0.01# 初始学习率为0.01X = np.insert(X,0,1,axis=1)# 向参数矩阵X中增加一个维度,用来表示θ0(theta_0) 的参数,即增加全为1的常数列 线性回归算法优化的目标是:选取最有可能与数据相拟合的直线。数据与直线的误差,称为建模误差 modeling err...
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吴恩达机器学习课后作业ex1 题目大体意思就是输入的是某地的人口,输出的是某地方的收益。 题目及数据集下载: https://wwa.lanzous.com/b054sprza 密码:ba3w 大体模型如下图:现在X前边加一列值为1的列,然后求解两个参数theta1和theta2,这样求解和y=kx+b,求k与b一样,只不过是通过下边这种方法求解,模型更有...
吴恩达机器学习课后作业源码及笔记 岁月如歌 【干货书】机器学习线性代数与优化,507页pdf 这本教科书在机器学习的背景下介绍线性代数和优化。书中提供了例子和练习。每个章节末尾的练习解决方案手册可供教学指导老师使用。本教材针对计算机科学、数学和数据科学领域的研究生和教授… 专知 深度学习 学习理论框架 Deep Lear...
吴恩达机器学习课后作业--ex1 单变量的线性回归 问题：在ex1data1.txt中有两列数据，第⼀列是城市⼈⼝数量，第⼆列是该城市⼩吃店利润，⽬的是根据城市⼈⼝数量来预测⼩吃店的利润需要⽤到的公式 实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt numpy⽤来进...
吴恩达老师的机器学习课程是入门机器学习最好的课程之一,本人对该们课程的课后作业代码进行了注释并且增加了作业中常用函数用法的笔记,有利于初学者遇到问题时进行快速检索,对初学者友好。 百度网盘下载: http…
吴恩达机器学习笔记--第一周-3.参数学习 week1-3.Parameter Learning 一、Gradient Descent 二、Gradient Descent Intuition 梯度下降(gradient descent) 算法过程: 梯度下降算法特点:从不同起始点开始计算可能会达到不同的局部最优点(different local optimum) alpha-学习率(learning rate),代表梯度下降时的步长。
吴恩达机器学习课后作业 目录 01-linear regression 线性回归预备知识 单变量线性回归( 一个特征值) 单变量线性回归( 多个特征值) 单变量线性回归( 正规方程) 01-linear regression 线性回归预备知识 假设函数与损失函数: 梯度下降函数 为了方便运算,我们需要将各个函数计算转为矩阵计算...
简介:【吴恩达课后编程作业】第二周作业 (附答案、代码) Logistic回归 神经网络、深度学习、机器学习 ✌ 我们要实现一个能够识别猫的图片的简单神经网络 numpy:常用数学工具库 matplotlib:python的画图工具 h5py:读取h5格式文件的工具 lr_utils:用于加载训练及测试数据 ...