原创:机器学习代码练习(一、回归) 吴恩达老师在coursea上的机器学习课程的作业是OCTAVE(matlab)做的,当时python还不怎么流行,现在吴恩达老师也用python了,我把原课程作业用python重新写了一遍,并放在我的github上。(黄海广) 本文是第一部分,回归作业的重构。 机器学习练习 1 - 回归 单变量线性回归 代码修改并注释:...
2.2 梯度下降 在这一结中我们要通过梯度下降计算出合适的线性回归参数theta。 2.2.1 更新等式 线性回归的目标是将成本函数最小化: J(θ)=12mm∑i=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=12m∑i=1m(hθ(xi)−yi)2 其中线性模型的假设hθ(x)hθ(x)为: h(x)=θ0+θ1xh(x)=θ0+θ1x 记住我们的变量是θ...
1.单变量线性回归 该任务的数据集是人口与利益,目标是想要通过线性回归了解人口作为自变量,利益作为因变量之间的单元关系。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt path = 'ex1data1.txt' #机器学习的官方作业数据集 data = pd.read_csv(path, header=None,names=['Populatio...
在这个练习中,你将使用逻辑回归来判断学生是否被大学录取 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,来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本,你有他们两...
以下编程是Coursera中机器学习课程的编程作业,只包括线性回归部分,编程作业后续的拓展部分并未涉及,建议感兴趣的同学去看原文。 clc; clear; close all; %***将数据导入*** data = load('ex1data1.txt'); %将ex1data1.txt文档中的数据读入data X = data(:, 1);%表示取data中的第一列,表示人口 y = ...
第二个练习,假设你是一个餐厅专营公司的CEO,并正在考虑开设新的路线,你已经有了各个城市的利润与人数之间的关系的数据集,然后去实现一个单变量的线性回归算法来预测食物卡车的利润。 2.1 Plotting the Data(绘制数据集) 在ex1.m 里面已经有绘制数据集的代码,直接执行即可;代码如图T2.1.1,绘图效果如图T2.1.2。
注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设θ0和θ1
Python机器学习是近年来备受关注的领域,它结合了Python语言的灵活性和机器学习算法的强大功能,为实现各种智能应用提供了广阔的可能性。为了帮助大家更好地掌握Python机器学习,下面将提供一些练习题及其答案,希望能对你的学习有所帮助。 1.练习题:线性回归 假设有一个数据集,其中包含了房屋的面积和价格的数据,如何通过线...
在有监督的学习中,我们得到一个数据集,并且已经知道我们的正确输出应该是什么样的,并且认为输入和输出之间存在关系。 监督学习问题分为“回归”和“分类”问题。 1.在回归问题中,我们试图在连续输出中预测结果,这意味着我们正在尝试将输入变量映射到某个连续函数。
完整版机器学习练习题与答案.docx,《机器学习》练习题与解答 1.小刚去应聘某互联网公司的算法工程师,面试官问他“回归和分类有什么相同点和不同点”, 他说了以下言论,请逐条判断是否准确。 1)回归和分类都是有监督学习问题 [单选题][必答题] O对 O错 参考答案:对。