吴恩达机器学习学习笔记——代价函数

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吴恩达机器学习笔记-第六周

十、应用机器学习的建议10.1决定下一步做什么很多时候我们会发现我们通过最小化代价函数获得的模型所预测的值和真实值有很大的偏差(其实就是泛化能力差)，此时我们可以在训练完之后对我们的模型进行诊断测试。测试模型... 查看详情

吴恩达-coursera-机器学习-week1

一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？1.3监督学习1.4无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.5梯度下降2.6梯度下降的直观理解2.7梯... 查看详情

吴恩达“机器学习”——学习笔记二

定义一些名词欠拟合（underfitting）：数据中的某些成分未被捕获到，比如拟合结果是二次函数，结果才只拟合出了一次函数。过拟合（overfitting）：使用过量的特征集合，使模型过于复杂。参数学习算法（parametriclearningalgorithms）... 查看详情

吴恩达-coursera-机器学习-week5

九、神经网络的学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数9.2反向传播算法9.3反向传播算法的直观理解9.4实现注意：展开参数9.5梯度检验9.6随机初始化9.7综合起来9.8自主驾驶第5周九、神经网络的学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数参考视... 查看详情

吴恩达机器学习第五天逻辑回归模型

想不到又过了几天前几天在忙一个项目，需要用前端实现一个页面，遇到跨域的问题，一直弄不出来逻辑回归分类假设陈述（HypothesisRepresentation）决策边界代价函数简化代价函数和梯度下降更好的优化解决多... 查看详情

吴恩达-coursera-机器学习-week3

六、逻辑回归(LogisticRegression)6.1分类问题6.2假说表示6.3判定边界6.4代价函数6.5简化的成本函数和梯度下降6.6高级优化6.7多类别分类：一对多七、正则化(Regularization)7.1过拟合的问题7.2代价函数7.3正则化线性回归7.4正则化的逻辑回归... 查看详情

吴恩达机器学习17：正规方程

1.对某些线性回归问题，正规方程给出了更好的解决方法，来求得参数θ，截止到目前我们一直使用线性回归算法是梯度下降法，为了最小化代价函数J(θ)，我们使用梯度下降多次迭代，来收敛得到全局的最小值。与此相反的正规... 查看详情

机器学习

[toc]吴恩达机器学习笔记初识机器学习监督学习和无监督学习单变量线性回归模型描述假设函数、参数、代价函数、目标假设函数是对训练数据的拟合，代价函数用来衡量给定参数下假设函数的准确性梯度下降算法不断改变参数... 查看详情

吴恩达机器学习笔记(代码片段)

文章目录ErroranalysisMethodstosolveoverfittingMethodstosolveunderfittingRecommendapproachErrormetricsforskewedclassesDataformachinelearningSupportVectorMachineK-meansPrincipleComponentAnalysisDatapreproce 查看详情

吴恩达机器学习学习笔记——2.7第一个学习算法=线性回归+梯度下降

梯度下降算法：　　　　　　　　　　　　　　线性回归模型：　　　　　　线性假设：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　平方差成本函数：将各个公式代入，对θ0、θ1分别求偏导得：再将偏导数代入梯度下降算法... 查看详情

速通版吴恩达机器学习笔记part2

目录1.代价函数（costfunction）（P11-P15） 2.梯度下降（GD，gradientdescent） 1.代价函数（costfunction）（P11-P15）代价函数用来评判算法结果的好坏，主要用的平方误差函数  认为J衡量fit... 查看详情

吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记：监督学习

吴恩达的课程会很偏于用实例来掌握理论知识，不过看着还是有些云里雾里，倒是杉山将的《图解机器学习》介绍得更易懂些。在此进行结合学习。杉山将是这么通俗地定义监督学习、无监督学习和强化学习，它们是... 查看详情

吴恩达机器学习笔记-第三周

 六、逻辑回归6.1分类问题对于二分类问题，我们一般将结果分为0/1，在理解逻辑回归时可以引入感知机，感知机算是很早的分类器，但因为感知机是分布函数，也就是输出的值小于某一临界值，则分为-1，大于某一临界值，... 查看详情

吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记

...f0c;结果最后，B站反而更像中国的YouTube。在B站上看到吴恩达的《机器学习系列课程》，看了看发现挺有意思，就梳理一下在此形成学习笔记。第一节：前言机器学习早已成为我们的日常。每当使用Google或Bing等搜... 查看详情

吴恩达“机器学习”——学习笔记八

偏差方差权衡(biasvariancetradeoff)偏差：如果说一个模型欠拟合，也可以说它的偏差很大。方差：如果说一个模型过拟合，也可以说它的方差很大。训练误差经验风险最小化(ERM)选择参数，使得训练误差最小化，即假设类H:所有假设... 查看详情

吴恩达机器学习笔记(代码片段)

文章目录ErroranalysisMethodstosolveoverfittingMethodstosolveunderfittingRecommendapproachErrormetricsforskewedclassesDataformachinelearningSupportVectorMachineK-meansPrincipleComponentAnalysisDatapreprocessingChoosingthenumberofprincipalcomponentsApplicationof`PCA`AnomalydetectionExample... 查看详情

吴恩达机器学习学习笔记——2.1单变量线性回归算法

1回顾1.1监督学习定义：给定正确答案的机器学习算法分类：（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症1.2非监督学习定义：不给定数据的信息的情况下，分析数... 查看详情

coursera-andrewng(吴恩达)机器学习笔记——第一周

一.初识机器学习何为机器学习？Acomputerprogramissaidtolearn fromexperienceEwithrespecttosometaskT andsomeperformancemeasureP,ifits performanceonT,asmeasuredbyP,improves withexperienceE.理解：通过实验E，完 查看详情