Neural Networks: Learning Advice for Applying Machine Learning Machine Learning System Design…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

Support Vector Machines Unsupervised Learning Dimensionality Reduction…

Anomaly Detection Recommender Systems Large Scale Machine Learning…

Logistic Regression Regularization Neural Networks: Representation…

参考资料: 吴恩达教授机器学习课程 机器学习课程中文笔记 Week2 一. 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 多变量就时当一个example里有n个特征的情况,将n个特征统一到一个matrix里去看作整体. 多变量线性回归还是先出cost function,然后用梯度下降算法/正规方程法使cost function最小化 特征的选择 多变量线性回归中有很多特征,选择合适的特征很重要,下面是常见的可用特征: training se…

参考资料: 吴恩达教授机器学习课程 机器学习课程中文笔记 Week 1 一. 引言 机器学习模型可分为监督学习Superviese learning(每个数据集给出了正确的值)和无监督学习Unsupervised learning(数据集只有特征,没有对应正确的值) 机器学习处理的问题可以分为Regression回归问题(结果是real-valued output连续的值)和Classification问题 (结果是discrete-valued离散的值) 二. 单变量线性回归(Linear R…

Week 1 机器学习笔记(一)基本概念与单变量线性回归 Week 2   机器学习笔记(二)多元线性回归 机器学习作业(一)线性回归——Matlab实现 机器学习作业(一)线性回归——Python(numpy)实现 Week 3   机器学习笔记(三)逻辑回归 机器学习作业(二)逻辑回归——Matlab实现 机器学习作业(二)逻辑回归——Python(numpy)实现 Week 4   机器学习笔记(四)神经网络的基本概念 机器学习作业(三)多类别分类与神经网络——Matlab实现 机器学习作…

隐藏前缀提示符:PS1('>>') 不显示打印内容:;结尾 字符串:a=’hi’ 屏幕输出:disp(sprint(‘2 decimals:%0.2f’,a)) 生成集合(矩阵):V=1:0.1:2 V=1:6 生成矩阵:ones(2,3)%全1 zeros(2,3)%全0 rand(2,3)%随机0~1之间 eye(6)%单位矩阵 绘制直方图:hist(W) 矩阵维度:size(A) size(A,1)%第一个维度,即行数 size(A,2)%第二个维度,即列数 length(A)%矩阵最大…

Neural networks non-linear hypotheses 非线性假设 Neural model:logistic unit 第一层 Input layer 最后一层 Outer layer 其他层 Hidden layer 对于非线性模型问题,神经网络就是logistic回归的复杂模型. 前向传播 比较logistic和neural network 之前的logistic回归:有x个特征,真正需要的特征可能是y个(y>>x) 比如:预测房价,特征有房子长度和宽度(x=2),而…