【1】机器学习管道

【2】滑动窗口

Answer：C

（（200-20）/4）2 = 2025

【3】人工数据

【4】标记数据

Answer：B

(10000-1000)*10 /(8*60*60) = 3.125

【5】上限分析

测验

Answer：D

忽略窗口的宽度，只考虑step：     (1000/2) * (1000/2) * 2 = 500000

Answer：B

10 * 10000 / （4*60） = 417

Answer：AB

C 错误。上限分析不能提供增加训练数据。

D 错误。上限分析不能告诉你系统是否有高偏差、高方差问题。 而且，在进行上限分析之前，要保证系统表现良好(没有过拟合/欠拟合问题)。

Answer：  需要对原图像进行扭曲、翻转等操作，来生成新的图像。简单的组合、加入高斯噪声等可能没用或者帮助不大

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 11 习题—Photo OCR的更多相关文章

  1. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 8 习题—聚类 和 降维

    [1]无监督算法 [2]聚类 [3]代价函数 [4] [5]K的选择 [6]降维 Answer:本来是 n 维,降维之后变成 k 维(k ≤ n) [7] [8] Answer: 斜率-1 [9] A ...

  2. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 6 习题—Advice for applying machine learning

    [1] 诊断的作用 [2]过拟合 [3] [4] 高偏差bias,欠拟合underfitting 高方差variance,过拟合overfitting [5]参数λ Answer:  λ太大,则参数都 ...

  3. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 5 习题—Neural Networks learning

    课上习题 [1]代价函数 [2]代价函数计算 [3] [4]矩阵的向量化 [5]梯度校验 Answer:(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001 [6]梯度校验 Answer:学习的 ...

  4. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 3 习题—Logistic Regression 逻辑回归

    课上习题 [1]线性回归 Answer: D A 特征缩放不起作用,B for all 不对,C zero error不对 [2]概率 Answer:A [3]预测图形 Answer:A 5 - x1 ...

  5. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 10 习题—大规模机器学习

    [1]大规模数据 [2]随机梯度下降 [3]小批量梯度下降 [4]随机梯度下降的收敛 Answer:BD A 错误.学习率太小,算法容易很慢 B 正确.学习率小,效果更好 C 错误.应该是确定阈值吧 ...

  6. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 9 习题—异常检测

    [1]异常检测 [2]高斯分布 [3]高斯分布 [4] 异常检测 [5]特征选择 [6] [7]多变量高斯分布 Answer: ACD B 错误.需要矩阵Σ可逆,则要求m>n  测验1 Answ ...

  7. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 7 习题—支持向量机SVM

    [1] [2] Answer: B. 即 x1=3这条垂直线. [3] Answer: B 因为要尽可能小.对B,右侧红叉,有1/2 * 2  = 1 ≥ 1,左侧圆圈,有1/2 * -2  = -1 ...

  8. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 1 习题—Linear Regression with One Variable 单变量线性回归

    Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/ ...

  9. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 2 习题—Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归

    Gradient Descent for Multiple Variables [1]多变量线性模型  代价函数 Answer:AB [2]Feature Scaling 特征缩放 Answer:D ...

随机推荐

  1. Luogu3387 缩点 【tarjan】【DP】

    Luogu3387 缩点 题目背景 缩点+DP 题目描述 给定一个n个点m条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大.你只需要求出这个权值和. 允许多次经过一条边或者一个点, ...

  2. WPF/UWP 的 Grid 布局竟然有 Bug，还不止一个！了解 Grid 中那些未定义的布局规则

    只要你用 XAML 写代码,我敢打赌你一定用各种方式使(nuè)用(dài)过 Grid.不知你有没有在此过程中看到过 Grid 那些匪夷所思的布局结果呢? 本文将带你来看看 Grid 布局中的 Bu ...

  3. 接口测试框架——第三篇：发送（requests）

    把下面的代码放在requests_module.py文件中 # coding: utf-8 import requests import logging from requests.exception ...

  4. HashMap,LinkedHashMap,TreeMap之间的区别

    java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap . Map 主要用于存储键( ...

  5. HAL层编写规范

    andriod HAL模块也有一个通用的入口地址,这个入口地址就是HAL_MODULE_INFO_SYM变量,通过它,我们可以访问到HAL模块中的所有想要外部访问到的方法.  在Linux系统中,后缀 ...

  6. lua中的数学库

    Lua5.1中数学库的所有函数如下表: 使用数学库,不需要require,直接math.function就可以math.pi 为圆周率常量 = 3.14159265358979323846 abs 取 ...

  7. Adreno Profiler 提取手机游戏资源

    https://blog.csdn.net/lly20000/article/details/79774755 step.1 准备工具 1.adb连接工具(我用的cofface adb  ) [cof ...

  8. python运算符一些注意项

    python运算符一些注意项 '/'浮点除,和'//'整除 单个'/'是浮点除,两个除号'//'是整除 整除也适用于浮点数.但是,用整除计算浮点除的结果只是在整除的结果上浮点化,比如3.6//2.1, ...

  9. Linux GNU C

    Linux 系统上可用的C编译器是GNU C编译器,它建立在自由软件基金会的编程许可证的基础上,因此可以自由发布.GNU C对标准C 进行一系列扩展,以增强标准C的功能. 1.零长度数组GNU C 允 ...

  10. linux误删数据恢复

    linux下数据恢复工具有: 1.通过分析文件系统的日志,解析文件的inode,可以恢复ex3 ex4的文件系统下的数据 extundelete:扫描inode和恢复数据同时进行,因此恢复速度很快.支 ...