02 2020 档案
摘要:题目 上周使用了多类logistic回归,然而logistic回归不能形成更复杂的假设,因为它只是一个线性分类器。 在本次练习中,将使用前馈神经网络来识别手写数字(从0到9)。数据依然是MNIST手写体数据集,这里包含了5000个训练样本。 之前用了逻辑回归进行多元分类,这次用 前馈神经网络 进行预
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摘要:题目: 在本次练习中,你将使用 逻辑回归 和 神经网络 来识别手写数字(从0到9)。 今天,自动手写数字识别被广泛使用,从识别信封上的邮政编码到识别银行支票上的金额。这个练习将向你展示如何将你所学的方法用于此分类任务。 在第一部分中,将扩展以前的逻辑回归,并将其应用于one vs all分类。 关于
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摘要:题目 在本部分的练习中,您将使用正则化的Logistic回归模型来预测一个制造工厂的微芯片是否通过质量保证(QA),在QA过程中,每个芯片都会经过各种测试来保证它可以正常运行。假设你是这个工厂的产品经理,你拥有一些芯片在两个不同测试下的测试结果,从这两个测试,你希望确定这些芯片是被接受还是拒绝,为了
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摘要:作业说明 这个作业属于哪个课程 : "课程链接" 这个作业的要求在哪里 : "作业要求链接" 我在该课程的目标是 :安装虚拟机,掌握常用的Linux命令,学习网络攻防知识 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 :动手操作能力,熟悉并掌握常用的Linux命令 作业正文 作业一 (1)你对网络攻击和防御
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摘要:题目 在这部分的练习中,你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员,你想根据两门考试的结果,来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据,可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本,你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务,我
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摘要:normal equation(正规方程) 正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的: $$ \frac{\partial}{\partial\theta_j}J\left(\theta\right)=0 $$ 假设我们的训练集特征矩阵为 $X$(包含了$x_0=1$)并且我们的训
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摘要:知识点 scikit learn 对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析。 我们也可以使用scikit learn的线性回归函数,而不是从头开始实现这些算法。 我们将scikit learn的线性回归算法应用于编程作业1.1的数据,并看看它的表现。 一般来说,只要觉得数据有
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摘要:题目: 在本部分的练习中,需要预测房价,输入变量有两个特征,一是房子的面积,二是房子卧室的数量;输出变量是房子的价格。 编程实现: X表示特征变量(面积、卧室数量)矩阵,y表示利润,一共47行数据。 编程语言:python 3.7.3 环境:jupyter notebook 因为这两个特征的范围相差
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摘要:Android开发环境 现在主流的Android开发环境有: Eclipse + ADT + SDK Android Studio + SDK IntelliJ IDEA + SDK 现在国内大部分开发人员还是使用的Eclipse,而谷歌宣布不再更新ADT后,并且官网也去掉了集成Android开发环
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摘要:题目: 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。您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。 编程实现 x表示人口数据,y表
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