随笔分类 - 机器学习
摘要：Cost Function $L$：表示神经网络的总层数。 $S_l$：表示第$l$层的单元数（即神经元的数量），其中不包括第$l$层的偏置单元。 $K$：输出层单元数目。 $\left( h_\Theta \left( x^{\left( i\right)} \right) \right)_k$：
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摘要：题目 在本练习中将实现神经网络的反向传播算法，并将其应用于手写数字识别任务。 在之前的练习中，已经实现了神经网络的前馈传播，并使用Andrew Ng提供的权值来预测手写数字。 在本练习中，将自己实现反向传播算法来学习神经网络的参数。本次的数据与上次作业是一样的，这里不再赘述。 编程实现 1.Neur
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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：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：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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摘要：第一章 绪论 机器学习：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 基本术语 数据集：记录的集合 实例（样本）：每条记录是关于一个事件或对象的描述 属性（特征）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项 属性值：属性上的取值 属性空间（样本空间/输入空间）：属性张成空间 学习/训练
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