Coursera公开课-Machine_learing：编程作业8（2016-10-06 20:49）

第三周编程作业:Logistic Regression 代码包在gitlab上:https://gitlab.com/luntai/Machine_Learning

这周的编程作业主要是两方面内容. 1.K-means聚类. 2.PCA(Principle Component Analys)主成分分析. 方式主要是通过对图像的聚类实现压缩图像,后来发现PCA也可以通过对主特征值的提取实现压缩图像的目的.很有意思,具体的内容参见本分类中的另外两篇博文,图像压缩方法. 代码在gitlab上,笔记在代码和pdf上.

Support Vector Machines I have some issues to state. First, there were some bugs in original code which may be caused by versions. I don't know... There are three pictures u need to draw a division boundary. The first calls 'visualizeBoundaryLinear.m

引言 OK.时间很快又过去了一周,第一周有五一假期所以感觉时间绰绰有余,这周中间没有假期只能靠晚上加周末的时间来消化,其实还是有点紧张呢!后来发现每堂课的视频还有对应的课件(Slide).字幕(subtitles)可以下载,这样下载视频学习和在线学习就只差课程中间的Exercise了 Week 2主要讲函数,函数在Scala里是first-class citizen,可以在任意域内出现,这门课其实也是在借Scala来讲函数式编程原理.好了,不多说,进入习题解析. 这周的作业主要是使用函数来表示一

引言 这周的作业其实有点复杂,需要完成的代码有点多,有点绕.本周的课程主要讲了Scala中的类.继承和多态,作业也很好的从各个方面考察了课程的内容.作业题目工程主要需要完成的部分是TweetSet.scala这个文件中的内容,比较新潮,都是和推特相关.其中定义了一个抽象类TweetSet,以及其的两个子类Empty.NonEmpty,表示空集和非空集.非空集使用二叉树来表示,二叉树的根是一个Tweet类对象,表示一条推特(用天朝的话来说叫做"微博"),一条微博哦不,一条推特包含user

引言 工作之余参加了Coursera的公开课Functional Programming Principles in Scala,这个课是第三次开讲了,讲师仍然是Scala的祖师爷Martin Odersky先生.个人认为学习公开课最大的阻碍在于有些老师的口音实在是--不忍直视,比如最早在Coursera开授公开课的Andrew Ng(当然他现在是小老板了).幸好Martin大爷的英文口音不是很重,而且课程也不是很难,大家有兴趣可以去学习一下,地址在这里:https://class.course

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课"正则化" NLPJob 斯坦福大学机器学习第七课"正则化"学习笔记,本次课程主要包括4部分: 1) The Problem of Overfitting(过拟合问题) 2) Cost Function(成本函数) 3) Regularized Linear Regression(线性回归的正则化) 4) Regularized Logistic Regression(逻辑回归的正则化) 以下是每一部分的详细解读

多特征 实际上我们真正买过房子的都知道,在选择房子的时候,需要考虑的不仅仅是面积,地段.结构.房龄.邻里关系之类的都应该是考虑对象,所以前面几讲谈论的,单纯用面积来谈房价,不免失之偏颇. 多考虑些特性 我们加入一些特性来考虑房价问题: 符号解释 $n$:特性数目 $x ^{(i)}$:输入的第$i$个训练数据 $x ^{(i)} _j$:第$i$个训练数据的第$j$个特性 $h _\theta (x)$ 相应的,$h _\theta (x)$也就变了: $h _\theta (x) = \the

机器学习的定义 Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. Tom Mitchell (1998) Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learnfrom experience E with r