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...
导入pandas包用于处理数据 导入seborn和pyplot包用于画图 tensorflow包提供placeholder占位符 import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark") import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np 这里定义为人口和利润 df =...
吴恩达机器学习作业2-逻辑回归与正则化作业（python实现）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，...
吴恩达机器学习-逻辑回归 吴恩达机器学习逻辑回归 二分类逻辑回归 1、分类问题 1.假设函数表示 2.判定边界 3、损失函数 4、进阶优化 一对多分类 正则化与拟合问题 正则化 二分类逻辑回归 1、分类问题 逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用。它适用于标签 取值离散的情况,如:1 0。 在吴恩达机器学习...
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。
吴恩达机器学习第一章作业:线性回归,TASK1单变量线性回归(python实现),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(p
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。
吴恩达老师的机器学习课程,可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程,我在github开源了吴恩达机器学习个人笔记,用python复现了课程作业,成为热门项目,star数达到11671+,曾经有相关报道文章。科学无国界,但科学家有国界,导致github下载速度较慢,国内用户很难下载github上的资源,于是我将陆续把我的github仓库打包成镜像文...
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。