作业一:单变量线性回归 fig1. 线性回归函数 注释fig1:大θ是一个θ0和θ1按列堆叠成的矩阵。 fig2.线性回归损失函数 注释fig2:θ代表所有的线性参数,比如在本文中代表θ0和θ1.实际上可以代表更多。 fig3.梯度下降 defgradientDescent(X,y,theta,alpha,iters):temp=np.matrix(np.zeros(theta.shape))#θ...
pytorch版本吴恩达机器学习作业-多特征线性回归 吴老师的课程作业质量很高,为了满足对pytorch机器学习的需求,我把MATLAB代码重构了一遍,这是第一次作业第二题的练习(多特征线性回归),后面会更新更多 运行过程中可能出现一个由于多个OpenMP运行时库被链接到了同一个程序而产生的错误,解决方法如下: 在相应的文件里(pychar...
51CTO博客已为您找到关于机器学习吴恩达逻辑回归作业的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及机器学习吴恩达逻辑回归作业问答内容。更多机器学习吴恩达逻辑回归作业相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法! 大侠幸会,在下全网同名「算法金」0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」人工智能领域的权威吴恩达教授,在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文,概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识...
吴恩达机器学习ex4作业+解析(Python3实现) 一、前言 ex4要求我们开发一个神经网络识别20px*20px的黑白手写数字,运用前向传播(Forward Propagation)、反向传播算法 (Back Propagation),结合前面Logistic回归的知识完成对模型的训练,下面是作业和数据集的文件:ex4.pdf、ex4-data.mat,话不多说我们开始吧!
以下是吴恩达机器学习与深度学习课程的作业目录:机器学习作业目录 线性回归 逻辑回归 决策树 随机森林 梯度提升 K-近邻算法 支持向量机 朴素贝叶斯 集成方法比较 特征选择与降维 模型评估与调参 异常检测 时间序列预测 强化学习入门深度学习作业目录 神经网络基础 反向传播算法 卷积神经网络 循环神经网络 自然语言处理 ...
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,某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者,想通过申请学生两次测试的评分,...
机器学习专家吴恩达在Coursera上提供的机器学习课程是自主学习型的,而该平台允许学生逾期提交作业,但可能会有相应的惩罚或限制。对于可逾期的作业,系统通常会根据逾期的时间长度自动扣减部分分数,或在某个截止日期后不再接受提交,以维护课程的学习进度。此外,Coursera上的课程遵循灵活的截止日期政策,让在职学员可以按照自己...
首先先来了解我们需要的公式,其实呢,机器学习的编码尤其是使用matlab这类的编码,最重要是实现自己的公式,有了算法啥都好说。 首先是我们的假设,非常明显,这是一个线性假设,而且是一个包含常数项的线性假设(完全体) 第二个就是我们的参数啦。 第三个是我们的代价函数,也是就是我们之后要实现的目标。
首先先来了解我们需要的公式,其实呢,机器学习的编码尤其是使用matlab这类的编码,最重要是实现自己的公式,有了算法啥都好说。 首先是我们的假设,非常明显,这是一个线性假设,而且是一个包含常数项的线性假设(完全体) 第二个就是我们的参数啦。 第三个是我们的代价函数,也是就是我们之后要实现的目标。