1.lrCostFunction: 和第三周的那个一样的: function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic regression with %regularization % J = LRCOSTFUNCTION(theta, X, y, lambda) computes the cost of using % theta…

1.Gaussian Kernel function sim = gaussianKernel(x1, x2, sigma) %RBFKERNEL returns a radial basis function kernel between x1 and x2 % sim = gaussianKernel(x1, x2) returns a gaussian kernel between x1 and x2 % and returns the value in sim % Ensure that…

1.linearRegCostFunction: function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda) %LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for regularized linear %regression with multiple variables % [J, grad] = LINEARREGCOSTFUNCTION(X, y, theta, lamb…

1.findClosestCentroids function idx = findClosestCentroids(X, centroids) %FINDCLOSESTCENTROIDS computes the centroid memberships for every example % idx = FINDCLOSESTCENTROIDS (X, centroids) returns the closest centroids % in idx for a dataset X wher…

1.Sigmoid Gradient function g = sigmoidGradient(z) %SIGMOIDGRADIENT returns the gradient of the sigmoid function %evaluated at z % g = SIGMOIDGRADIENT(z) computes the gradient of the sigmoid function % evaluated at z. This should work regardless if z…

import os import email import email.policy 1. 读取邮件数据 SPAM_PATH = os.path.join( "E:\\3.Study\\机器学习\\Hand on Machine Learning\\第三章:分类\\spam_data") spam_path = os.path.join(SPAM_PATH, "spam") ham_path = os.path.join(SPAM_PATH, "easy_…

现在机器学习算法在分类.回归.数据挖掘等问题上运用的十分广泛,对于初学者来说,可能一听到'算法'或其他的专属名词都感觉高深莫测,以致很多人望而却步,这让很多人在处理很多问题上失去了一个很有用的工具.机器学习的算法并没有那么高深,这里我就用最通俗的语言来细致解释算法的表达的意义,,并且很多人对程序的实现这一部分也会望而却步,网上固然有很多现成的程序,但是鉴于大部分没有注释,所以有时候需要花费很大的精力去解读程序,有时候甚至不得其解,这里我也会对每个讲解的算法的程序进行讲解,大部分是逐行讲解,务必做…

-#!/usr/bin/env python -# # # -- coding: utf-8 -- -# # # @Time : 2019.5.22 14:09 -# # # @Author : AndrewCHH -# # # @File : after_class.py 1. 获取数据 使用MNIST数据集练习分类任务 from __future__ import print_function import pandas as pd # 导入后加入以下列,再显示时显示完全. pd.set_o…

大家好,我是Mac Jiang.今天和大家分享Coursera-台湾大学-機器學習基石 (Machine Learning Foundations) -作业1的Q15-17题的C++实现. 这部分作业的任务主要是写一个PLA分类器,用于解决一个4维数据的分类问题. 我的代码或许能较好的运行PLA算法.但它不一定是最好最快的实现过程,假设各位博友有更好的思路.请留言联系,谢谢!希望我的博客能给您带来一些学习上的帮助! 其它解答请看汇总帖:http://blog.csdn.net/a10155538…

今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答.笔者在做这些题目时遇到非常多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目怎样思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,假设各位博友发现错误请及时留言联系.谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用途,还是更好学习.理解课程的途径! 希望我的博客对您的学习有所帮助! 本文出处:http://bl…