前言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出). 本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记,共分为三个部分: Neural network - Representation:神经网络的模型描述: Neural network - Learning:神经网络的模型训练…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

本博资料来自andrew ng的13年的ML视频中10_X._Advice_for_Applying_Machine_Learning. 遇到问题-部分(一) 错误统计-部分(二) 正确的选取数据集-部分(三) 辨识是欠拟合还是过拟合-部分(四) 正则化与过拟合(high variance)和欠拟合(high bias)的关系-部分(五) 部分(六).部分(七)见“如何应用ML的建议-下” 部分(一):   举个例子,当我们采用这样的模型(看过ng在网易上视频的人对预测房子价格的例子并不陌生),…

以下方法同样适用于其他场景的批量下载. 最近在学习Coursera退出的深度学习课程,我希望把课程提供的作业下载下来以备以后复习,但是课程有很多文件,比如说脸部识别一课中的参数就多达226个csv文件,如果单纯靠鼠标点击下载简直要疯掉,所以给出如下方法: 等不及的可以跳过方法一,直接看方法二 方法一:提取出链接,然后批量下载 1.按F12查看网页代码,找到链接位置,如下图示 2.将对应位置代码复制保存成html文件,然后再文件末尾加上如下代码并保存: <script type="text/…

线性回归的模型是:y＝theta0*x+theta1   其中theta0,theta1是我们希望得到的系数和截距. 下面是代码实例: 1. 用自定义数据来看看格式: # -*- coding:utf-8 -*- from sklearn import linear_model from resys.SplitData import * from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ## 注意: ## python线性回归的数据输入格式…

引入额外标记 xj(i) 第i个训练样本的第j个特征 x(i) 第i个训练样本对应的列向量(column vector) m 训练样本的数量 n 样本特征的数量 假设函数(hypothesis function) 公式: 向量化: 其中:令x0=1,x0引入的目的是为了"美化",以便于矩阵计算 使用矩阵计算: 令X存储训练样本,形如: 我们就可以这样计算假设:…

视频问题 如果Coursera网站连接不上,或者视频加载不出来.可以通过如下方式进行配置:   一.找到hosts文件 Windows 系统, hosts文件位于: [C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts]   Linux 系统,通过 gedit 修改hosts文件: $ sudo gedit /etc/hosts   Mac 系统,和 Linux 一样,位于下面的路径: /etc/hosts 二.添加地址映射 将下面的 ip 和域名添加到 hosts 文件…

贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 2016年06月21日 09:50:40 Duanxx 阅读数 54254更多 分类专栏: 监督学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086 贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 标签(空格分隔): 监督学习…

1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始.这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格.在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数据集,如果你有一个朋友正想出售自己的房子,如果你朋友的房子是1250平方尺大小,你要告诉他们这房子能卖多少钱. 那么,你可以做的一件事就是构建一个模型,也许是条直线.从这个数据模型上来看,也许你可以告诉你的朋友,他大概…