一、计算机视觉 在运行神经网络对图像进行处理时，对于64*64大小的图像，图像就有12288个参数，而对于一张1000*1000大小的图像，参数更是多达300万个，假设隐藏层有1000个神经元，那么参数就是300万*1000个，300亿个参数，可想而知数据量过于庞大。 为解决此问题，我们需要采用卷积计算。 二
repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta_0,\theta_1)\) \((for\ j = 0\ and\ j = 1\)) } \(\alpha\): 学习率 如果学习率太小，梯度下降将很慢 如果学习率很大，梯度下降会越过最小值。可能不会收敛，甚至发散 就
目录 一、Logistic Regression - Classification: 二、 Hypothesis Regresentation - 假设陈述： 三、Decision boundary - 决策边界： 四、Cost Function - 损失函数： 一、Logistic Regression - Classification: logistic回归虽然带着回归两字却和线性回归有很大
目录 一、Normal equation - 正规方程: 1.梯度下降法： 2.正规方程法： 3.梯度下降和正规方程的选择： 二、正规方程和不可逆性 - Normal equation and non-invertibility: 一、Normal equation - 正规方程: 1.梯度下降法： Normal equation: Method to solve for analytically.
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率: 一、Linear Regression with m
吴恩达第七周作业 K-means python(实现) 最新版K-means修正，可能可以解决部分学者的问题 声明：有参考别的博客，但是有自己修正 主函数1 DataFile1 = 'ex7data2.mat' #读取mat文件 parameter_Data=scio.loadmat(DataFile1) X=parameter_Data['X']#X:300x2 K=3#三分类 initial_cen
线性回归做分类不太理想 新增最右边额外的红色点，会改变原来的线性回归的拟合直线从洋红改变到蓝色直线，运用原来的数据标准，分类出现了错误，使得新的拟合直线更糟糕 而且分类问题通常只有0和1，但是线性回归会得出小于0或者大于1的值 就很奇怪，但是下面的逻辑回归值一定在
梯度下降算法在Linear Regression中的应用 文章目录 梯度下降算法在Linear Regression中的应用多变量（multivariate）题目：预测房价数据标准化处理Training set输入输出的数据提取并转换成矩阵形式损失函数求解梯度下降算法可视化预测 数据处理过程和单变量类似，原理部分不
Have some function \(J(\theta_0,\theta_1)\) Want \(\begin{matrix} min\\ \theta_0,\theta_1 \end{matrix}\) \(J(\theta_0,\theta_1)\) Outline: Start with some \(\theta_0, \theta_1\) Keep changing \(\theta_0, \th
Housing price prediction Supervised Learning: "right answers" given. Regression: Predict continuous (连续的) valued output (price) Breast cancer (malignant (恶性的), benign (良性的)) Classification: Dicrete (离散的) valued output (0 or 1) 肿瘤大小是判断癌
Machine learning definition Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly (明确地) programmed. (在没有明确地设置下，使计算机具有学习能力的研究领域) Tom Michell (1998). Well-posed (适当
吴恩达《神经网络和深度学习》—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据 1 安装包2 数据集3 简单Logistic回归4 神经网络模型4.1 定义神经网络结构4.2 初始化模型的参数4.3 循环4.3.1 前向传播4.3.2 计算成本4.3.3 后向传播4.3.4 使用梯度下降算法实现参数更新 4.4 集成4.5 预
回顾回归 我们在ch01使用gradient descent[梯度下降]，实现了linear regression[回归]问题。 简单地来说，我们在读入数据后提取出X[Varibale,factors etc]作为我们的变量，或者说就是影响一个问题的一系列因素 和 Y[标签]问题的解。 我们定义了损失函数，函数只包含了变量theta，我们
1.图像预处理 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def load_dataset(): #在相应路径下读取数据 train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "
（一）正则化思想 1、正则化思想 可以看到，当我们引入高阶进行拟合时，很容易出现过拟合的情况。那么如果我们惩罚θ3、θ4使之结果变得非常小，这样的影响就消除了。 也就是说，首先，这是我们的优化目标，即我们要最小化其均方误差代价函数。如果我们在此之上加上θ3、θ4及1000这个很大的
（一）决策边界 1、Logistic回归函数（也叫sigmoid函数）中hc塔(x)的值是：给定x和参数C塔时y=1的估计概率。 如果这个值>=0.5，我们最终预测y=1； 如果这个值<0.5，我们最终预测y=0。 也就是说： 如果z(C塔x)大于0，最终预测y=1; 如果z(C塔x)小于0，最终预测y=0。 2、举例 例1：假设我们有这样一个训
一、程序及函数 1.引导脚本ex8_cofi.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 8 | Anomaly Detection and Collaborative Filtering % Instructions % --------------------------------------------------------------- % This file contains code that helps y
一、程序及函数 1.引导脚本ex6.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 6 | Support Vector Machines % % Instructions % ------------------------------------------------------------- % % This file contains code that helps you get started on the %
参考：机器学习 笔记： Octave 入门教程
参考：机器学习 笔记： 4.1 多维特征 一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(
参考：机器学习 笔记： 2.1 模型表示 ℎ 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis） 这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格，我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写 ℎ 表示。 我们该如何表达 ℎ？ 一
一、程序及函数 1.引导脚本ex3.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 1: One-vs-all % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % linear exercise. You will need to complete the following
第二周编程作业 1-packges2- Overview of the Problem set2-1 Exercise 12-2 Exercise 2 3 - General Architecture of the learning algorithm4 - Building the parts of our algorithm4.1 - Helper functions- Exercise 34.2 - Initializing parameters- Exercise 44.3
Andrew Ng在他的机器学习课程中讲述bp神经网络时，并没有深究这算法背后的推导过程，只是给了我们一个大体的执行步骤，实现了这个算法但却不知道这个算法背后的原理是件很痛苦的事。在看了知乎、csdn、简书后发现有很多人采用矩阵求偏导之类的推导步骤。诚然，这么干可以使公式
1.安装anaconda,安装过程勾选上环境变量的配置 2.打开cmd，输入activate回车进入base环境，输入conda create -n dl python=3.6,创建了一个名为dl的基于python3.6的虚拟环境。 3.base环境下输入conda activate dl进入刚创建的虚拟环境，回车后进入了该虚拟环境，在该环境下输入python可以
