title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

文章简介 使用python简单实现机器学习中单元线性回归算法. 算法目的 该算法核心目的是为了求出假设函数h中多个theta的值,使得代入数据集合中的每个x,求得的h(x)与每个数据集合中的y的差值的和最小.简单来说就是需要生成一个函数,它尽可能贴近实际数据中的每个值,方便我们预测. 核心算法 假设函数 即需要求的函数,为了简单在此只设置一个x对应一个y,求theta0和theta1 代价函数 目的是J最小,也就是每个y到达函数的距离之和最小. 批量梯度下降函数 带假设函数和代价函数带入到下降函…

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵. function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归. 第1步:加载数据文件: data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training examples % Plot Data % Not…

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四 Q13-20的MATLAB实现. 曾经的代码都是通过C++实现的.可是发现C++实现这些代码太麻烦.这次作业还要频繁更改參数值,所以选择用MATLAB实现了.与C++相比.MATLAB实现显然轻松非常多.在数据导入方面也更加方便.我的代码尽管可以得到正确答案,可是当中可能有某些思想或者细节是错误的,假设各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢.再次声…

一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后,在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确.如: 提交作业:提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌,如下: 二.单变量线性回归 绘制图形:rx代表图形中标记的点为红色的x,数字10表示标记的大小. plot(x, y, ); % Plot the data 计算代价函数(Cost Funtion):迭代次数1500,学习速率0.01.  iterations = 1500; alpha = 0.…

题目下载[传送门] 第1步:读取数据文件,并可视化: % Load from ex5data1: % You will have X, y, Xval, yval, Xtest, ytest in your environment load ('ex5data1.mat'); % m = Number of examples m = size(X, 1); % Plot training data plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1…

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵. import numpy as np A = np.eye(5) print(A) 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #-----------------计算代价值函数----------------------- def com…

题目下载[传送门] 第1题 简述:对于一组网络数据进行异常检测. 第1步:读取数据文件,使用高斯分布计算 μ 和 σ²: % The following command loads the dataset. You should now have the % variables X, Xval, yval in your environment load('ex8data1.mat'); % Estimate my and sigma2 [mu sigma2] = estimateGaussia…

题目下载[传送门] 第1题 简述:实现K-means聚类,并应用到图像压缩上. 第1步:实现kMeansInitCentroids函数,初始化聚类中心: function centroids = kMeansInitCentroids(X, K) % You should return this values correctly centroids = zeros(K, size(X, 2)); randidx = randperm(size(X, 1)); centroids = X(rand…

题目下载[传送门] 第1题 简述:支持向量机的实现 (1)线性的情况: 第1步:读取数据文件,可视化数据: % Load from ex6data1: % You will have X, y in your environment load('ex6data1.mat'); % Plot training data plotData(X, y); 第2步:设定不同的C,使用线性核函数训练SVM,并画出决策边界: C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearK…