保存在github上供广大网友下载:点击 8个zip,原文件,没有任何改动. 另外,不定期上传我自己关于这门课的学习过程笔记和心得,有兴趣的盆友可以点击这里查看.…

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…

几年前就想学习吴恩达的老课-机器学习,学了n次都没有坚持下来.其实很多东西都是这样,开始的时候信誓旦旦,信心满满,慢慢的就泄气了. 每天铺天盖地的深度学习,人工智能听得耳朵都要起茧子了.这算法,那框架,如果不懂最基础的理论,学什么都感觉云里雾里.也没有学明白的通透感. 这个寒假,老阿姨又一次启动"机器学习"课程了,并且认真地完成习题. 在BP这里遇到障碍,第一遍听课听得稀里糊涂,做题当然就更懵逼.把ex4放了好久,从年前放到前后,做完ex5又回来重新听课完成ex4. 反复听,先cour…

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx …

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.…

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.…

一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取. 2.首先对数据进行可视化,代码如下: pos = find(y==); %找到通过学生的序号向量 neg = find(y==); %找到未通过学生的序号向量 plot(X(pos,),X(pos,),,); %使用+绘制通过学生 hold on; plot(X(neg,),X(neg,),); %使用o绘制未通过学生 % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('E…

多分类问题——识别手写体数字0-9 一.逻辑回归解决多分类问题 1.图片像素为20*20,X的属性数目为400,输出层神经元个数为10,分别代表1-10(把0映射为10). 通过以下代码先形式化展示数据 ex3data1.mat内容: load('ex3data1.mat'); % training data stored in arrays X, y m = size(X, ); %求出样本总数 % Randomly data points to display rand_indices =…

一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取. 2.首先对数据进行可视化,代码如下: pos = find(y==); %找到通过学生的序号向量 neg = find(y==); %找到未通过学生的序号向量 plot(X(pos,),X(pos,),,); %使用+绘制通过学生 hold on; plot(X(neg,),X(neg,),); %使用o绘制未通过学生 % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('E…

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…