实验的原始版本是用Matlab实现的,本篇博客主要用Python来实现。 目录 1.实验包含的文件 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...
'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...
1:]=(X[:,1:]-means[1:])/stds[1:]returnXpower=6#得到训练, 验证, 测试集合的特征多项式X_train_poly=poly_feature(X_train,power)X_val_poly=poly_feature(X_val,power)X_test_poly=poly_feature(X_
这里只截取了部分term矩阵 temp[0,j] = theta[0,j] - (alpha/len(X))*np.sum(term)这段代码如下公式: 最后简单运行一下此算法 最后一步,绘制出拟合直线感受一下: 对于梯度下降算法的迭代过程也可以通过代码感受一下: 可以看出随着迭代次数的增加,代价函数值也越来越小最后收敛于一个值(实际上就是凸优化...
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 ...
双语原文链接：A Full-Length Machine Learning Course in Python for Free 吴恩达在斯坦福大学讲授的机器学习课程堪称Coursera上最具人气的课程。我之前试听了好几门别的机器学习课程但我觉得他的在拆解概念使之变得易于理解方面做得最好。但是我想说这里有一个问题，那就是这门课程的所有作业和演示都是用Matlab做的...
完整代码# import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #step 1 读数据 path = 'ex1data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Population','Profit']) #print(data.head()) #step 2 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='Population', y='Pr...
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。
本文旨在帮助理解吴恩达机器学习课程中关于逻辑回归的练习。 1.逻辑回归 原题为构建一个逻辑回归模型来预测某个学生是否被大学录取。录取的评定标准是两次测试的得分。给定了一个训练样本集(ex2data1),包含之申请的学生的两次测试评分和录取结果。 1.1绘制数据 ...
one vs all 手写数字识别 #导入数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio from scipy.optimize import minimize data=sio.loadmat('D:\\360MoveData\\Users\\15036\\Documents\\Ml\\' ...