机器学习-吴恩达-正规方程多变量回归公式

应用机器学习 Machine Learning Diagnostics(机器学习诊断) Diagnostic is a test you can run, to get insight into what is or isn't working with an algorithm, and which will often give you insight as to what are promising things to try to improve a learning algorithm

Machine Learing System Design(机器学习系统设计) Ways to improve the accuracy of a classifier(提高分类器准确性的几个方法) Collect lots of data (for example "honeypot" project but doesn't always work)(收集大量数据,并不总是有用) Develop sophisticated features (for example: using e

Recommender Systems(推荐系统) Problem formulation(问题描述) nu:用户数量 nm:电影数量 r(i, j):用户j给电影评分时为1 y(i, j):用户j给电影i评的分数 Content-­‐based recommendations(基于内容的推荐系统) θ(j):用户j的参数向量 x(i):电影i的特征向量 (θ(j))Tx(i):用户j对电影i的预测评分 m(j):用户j参与评分的电影数量 优化目标: 优化算法(梯度离散更新): Collabor

Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键.注意logistics回归又称 逻辑回归,但他是分类问题,而不是回归问题. Q2假说表示 其中: sigmoid函数 hθ(x)的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ(x)=P(y=1|x;θ). Q3判定边界 g(z)中的z即为判定边界,如下 Q4代价函数 如果用之前回归时用的平方损失函数,代价函数将是非凸函数,会收

17年开始,网上的机器学习教程逐渐增多,国内我所了解的就有网易云课堂.七月.小象学院和北风.他们的课程侧重点各有不同,有些侧重理论,有些侧重实践,结合起来学习事半功倍.但是论经典,还是首推吴恩达的机器学习课程. 吴大大14年在coursera的课程通俗易懂.短小精悍,在讲解知识点的同时,还会穿插相关领域的最新动态,并向你推荐相关论文.课程10周共18节课,每个课程都有PPT和课后习题,当然,也有中文字幕. 百度网盘(视频 + 英文字幕 + 中文字幕 + 练习 + PPT): 链接:https:/

涉及 Logistic 回归.正则化. 六.逻辑回归(Logistic Regression) 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 正则化的逻辑回归模型 六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 参考文档: 6 - 1 - Classi

机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 http://www.ai-start.com/ https://zhuanlan.zhihu.com/fengdu78 https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 文档PDF   https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分<神经网络和深度学习>第二周课程部分关键点的笔记.笔记并不包含全部小视频课程的记录,如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂.同时在阅读以下笔记之前,强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程. 1. 二分类问题 对于二分类问题,大牛给出了一个小的Notation. 样本:  ,训练样本包含  个: 其中  ,表示样本 包含 个特征:  ,目标值属于0.1分类: 训练数据:  输入神经网络时

专访吴恩达:我不关心人工智能是否变邪恶 可以说,这几所大学有着最赞的计算机科学课程:卡耐基梅隆大学.麻省理工学院.加州伯克利以及斯坦福.这些地方,分别是吴恩达获得学士学位.硕士学位.博士学位和执教12年的地方. 吴恩达是人工智能界的标杆,实至名归,他甚至还没到40岁.2011年,他成立了谷歌大脑,一个因谷歌强大的计算能力和大量的数据而大放异彩的深度学习项目.当计算机分析了许多的YouTube截屏并能够识别出一只猫时,谷歌大脑普大喜奔地迎来了它最重要的成就之一.(<纽约时报>以「需要多少台电脑才