第二周编程作业:Linear Regression 分为单一变量和多变量,假想函数为:hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+⋯+θnxn.明显已经包含单一变量的情况,所以完成多变量可以一并解决单一变量问题. 其中,需要注意的地方: Feature normalization中,sigma是均方误差(标准差).mu是某一列feature的平均值. 代码包上传到gitlab,所有问题的公式都在:coursera的lecture上. 最终结果:Nice work!…

Anomaly Detection and Recommender Systems 本周编程作业分为两部分:异常检测和推荐系统. 异常检测:本质就是使用样本的到特种值的gaussian分布,来预估正确的特征值的范围.对于一些特殊情况可以使用,多元高斯分布. 要注意该方法与监督学习的不同的适用性特征. 推荐系统:本例程中使用了,预测用户对不同类型的电影评分来给用户推荐电影. 代码在gitlab.…

编程作业: Neural Network Learning 源码上传到gitlab. 对于神经网络的理解也都在源码注释里面了,感兴趣可以看看.…

第四周 编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks 这周作业与上一周有许多相同的部分,比如longistic regression中的lrCostfunction函数 求costJ和gradient.要求向量化! insist it!…

第三周编程作业:Logistic Regression 代码包在gitlab上:https://gitlab.com/luntai/Machine_Learning…

这周的编程作业主要是两方面内容. 1.K-means聚类. 2.PCA(Principle Component Analys)主成分分析. 方式主要是通过对图像的聚类实现压缩图像,后来发现PCA也可以通过对主特征值的提取实现压缩图像的目的.很有意思,具体的内容参见本分类中的另外两篇博文,图像压缩方法. 代码在gitlab上,笔记在代码和pdf上.…

Regularized Linear Regression and Bias/Variance 大多数时候,我们使用机器学习方法得到的结果都不是特别理想,常见 欠拟合 和 过拟合 问题.通过一些变量画出相关的图像,能够帮助理解程序中存在的问题(复杂的算法用在大规模的数据集上,结果往往难以预测). 同样,可以使用这些图像来确定一些参数,来得到更准确的结果.比如,通过 validation curve的到了更合适的 lamda值. 其实前半部分,相当于复习了之前几次作业的线性拟合和多项式非线性拟合.…

Support Vector Machines I have some issues to state. First, there were some bugs in original code which may be caused by versions. I don't know... There are three pictures u need to draw a division boundary. The first calls 'visualizeBoundaryLinear.m…

引言 OK.时间非常快又过去了一周.第一周有五一假期所以感觉时间绰绰有余,这周中间没有假期仅仅能靠晚上加周末的时间来消化,事实上还是有点紧张呢! 后来发现每堂课的视频还有相应的课件(Slide).字幕(subtitles)能够下载.这样下载视频学习和在线学习就仅仅差课程中间的Exercise了 Week 2主要讲函数,函数在Scala里是first-class citizen,能够在随意域内出现.这门课事实上也是在借Scala来讲函数式编程原理. 好了,不多说.进入习题解析. 这周的作业主要是使…

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

一.课程简介: text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课,由美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机系教授 chengxiang zhai 讲授,公开课链接:https://class.coursera.org/textanalytics-001/wiki/view?page=Programming_Assignments_Overview. 二.课程大纲: 三.课程主要内容 3.1 Text representation 可以从以下几个方面来对文…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…

这是我在网上找到的资源,下载之后上传到我的百度网盘了. 包含两部分:1:算法视频的种子 2:字幕 下载之后,请用迅雷播放器打开,因为迅雷可以直接在线搜索字幕. 如果以下链接失效,请在下边留言,我再更新链接. 链接: http://pan.baidu.com/s/1pLxsx2F 密码: 43yr…

作业说明 Exercise 1,Week 2,使用Octave实现线性回归模型.数据集  ex1data1.txt ,ex1data2.txt 单变量线性回归必须实现,实现代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent. 多变量线性回归可选,实现 特征Feature Normalization.代价函数计算Computing Cost . 梯度下降Gradient Descent  和 Normal Equations . 文件清单 ex1.m ex1_m…

作业说明 Exercise 2,Week 3,使用Octave实现逻辑回归模型.数据集  ex2data1.txt ,ex2data2.txt 实现 Sigmoid .代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent. 文件清单 ex2.m - Octave/MATLAB script that steps you through the exercise ex2 reg.m - Octave/MATLAB script for the later part…

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr…

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的…

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…

动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高. 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入,同时其输出信号到下一层,其中每一层的第一个神经元称为bias unit,它是额外加入的其值为1,通常用+1表示,下图用虚线画出. 符号说明: $a_i^{(j)}$表示第j层网络的第i个神经元,例如下图$a_1^{(…

Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数,其函数图象如下图所示,可以看出预测值$y$的取值范围是(0, 1),这样对于 $h_\theta(x) \geq 0.5$, 模…

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…

学习Coursera上的斯坦福机器学习课程的时候,需要向其服务器提交编程作业,我遇到如下问题: 'Submission failed: unexpected error: urlread: Peer certificate cannot be authenticated with given CA certificates. ' 我使用的是Win 7 64位操作系统,Octave 4.2.0, 然后我在课程论坛上发现这个问题还比较多,然后解决办法也很多, 后来仔细看了一下Mentor的解决方法,…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

Web Intelligence and Big Data by Dr. Gautam Shroff 这门课是关于大数据处理,本周是第一次编程作业,要求使用Map-Reduce对文本数据进行统计.使用的工具为轻量级的mincemeat. 需要注意的是,使用正则式来匹配单词.做完之后先按照姓名和频率排序,即双重排序,然后写入文件.做作业时因为有两分钟的时间限制,要即时进行搜索. 作业要求如下: Download data files bundled as a .zip file from hw3d…

报名链接:https://www.slidestalk.com/m/276 活动背景 业务需求.数据.算法.算力等因素,决定人工智能技术走向产业落地面临各种挑战.博客园联合示说网以及产业内人工智能技术领域的工程师讲师,结合实践案例,推出<人工智能开发前沿>实战系列公开课,将涵盖边缘到云端.训练到推理.算法模型到工程实践等一系列人工智能实践学习课程.课程内容详实丰富,既包括前沿技术介绍和演示,也提供动手实操和练习项目. 欢迎广大AI及大数据领域的开发者.学生.研究人员共同参与学习研讨! 议程安排…

 斯坦福大学 iOS 开发公开课总结   前言 iPhone 开发相关的教程中最有名的,当数斯坦福大学发布的 "iPhone 开发公开课 " 了.此公开课在以前叫做<iPhone 开发教程>,今年由于平板电脑的流行,所以也加入了 ipad 开发相关的课程.在 网易公开课 上,有 该教程 的 2010 年录象,并且前面 15 集带中文字幕文件,非常适合初学者学习. 在这里顺便说一下,网易公开课上的 28 集其实并不需要全部看完.真正的课程只有前面 12 集.后面的课程都是请一…

如今,越来越多的公司开始 Docker 了,「三分之二的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它」,也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,同时转化时长也控制在 60 天内. 既然 Docker 这么火,Docker 监控是不是也该提上日程?或许具体问题要具体分析,但是似乎大家都在寻找新一代 Docker 监控的工具. 本次技术公开课将会给大家带来全方位的 Docker 实践,从监控之道到监控方案,让你了解到 Docker 实时性能状况,精准定位到性能薄弱的环节,从而优化应用,让监控之…

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30816.html Spark实战高手之路 系列书籍  http://down.51cto.com/tag-Spark%E6%95%99%E7%A8%8B.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:…

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html Spark实战高手之路 系列书籍 -http://down.51cto.com/tag-spark%E8%AE%B2%E4%B9%89.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:…

Swift项目开发实战-基于分层架构的多版本iPhone计算器-直播公开课 本课程采用Q Q群直播方式进行直播,价值99元视频课程免费直播.完整的基于Swift项目实战,手把手教你做一个Swift版iPhone计算器.(直播过程也有惊喜!)直播Q Q群:362298485(直播时点击群视频即可进入直播课堂)直播时间:8月26日(周二),9月2日(周四),每天20:00-22:00欢迎咨询客服Q Q:1575716557直播后希望继续深入学习了解本课程可在51CTO学院购买本课程,定价99元.购买…