Coursera公开课-Machine_learing：编程作业6

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‘ which is fine, but the others which call ‘visualizeBoundary.m‘ can not

draw boundaries. So I check out this file and change the code ‘contour(X1, X2, vals, [0 0], ‘Color‘, ‘b‘);‘ to ‘contour(X1, X2, vals, [0.1 0.1], ‘linecolor‘,‘b‘);‘, then it turn out to work!

　　Second, It‘s fun to achieve the SVM for spam-email filter. Everything about it is in ex6.pdf. U should learn more about this.

　　Finally, my code is also in gitlab which you can click hereto get it.

　　It is really fansinated to see all functions run in a correct way!

时间： 2024-10-13 16:03:05

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

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Anomaly Detection and Recommender Systems 本周编程作业分为两部分:异常检测和推荐系统. 异常检测:本质就是使用样本的到特种值的gaussian分布,来预估正确的特征值的范围.对于一些特殊情况可以使用,多元高斯分布. 要注意该方法与监督学习的不同的适用性特征. 推荐系统:本例程中使用了,预测用户对不同类型的电影评分来给用户推荐电影. 代码在gitlab.

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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.

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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

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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

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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

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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

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