文章目录 十七、大规模机器学习17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 随机梯度下降收敛17.4 小批量梯度下降17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行 十七、大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 大型数据集的学习带来的是计算问题； 本章学习如何处理上亿级别的
题目描述：在训练的初始阶段，我们将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的
http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week2.html 优化算法 (Optimization algorithms) Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent） 理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent） 指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
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 总括 相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 2 结构化数据 结构化数据是数据的数据库(
吴恩达DeepLearning.ai系列笔记干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习 --- 神经网络基础干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络 1 矩阵的维度 DNN结构示意图如图所示： 对于第l层神经网络，单个样本其各个参数的
吴恩达DeepLearning.ai系列笔记干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习 --- 神经网络基础干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络 1 矩阵的维度 DNN结构示意图如图所示： 对于第l层神经网络，单个样本其各个参数的
吴恩达DeepLearning.ai课程系列笔记干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习 --- 神经网络基础干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络 1 训练、验证、测试集 对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程
http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html 神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色
得到一个高效的机器学习的方式之一： “用一个low bias的模型，然后用很大数据训练它” -- Andrew Ng 001. 先用确定是否用全数据集进行训练 右边的图High bias，增加再多训练数据也没用 002. 随机梯度下降 - Stochastic Gra
tensorflow---识别图像特征 解决：确定一张图是否是鞋子 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import tensorflow as tf 3 #加载数据 4 mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist 5 (training_images,training_lable),(test_images,test_lable)=mnist.load_data() 6 #查看图片
8 神经网络基础 思考: 对训练数据的全拟合方法是使用拉格朗日思想即使用简单的多项式的组合进行完全拟合，神经网络就是在全拟合的基础上进行建立模型，模型可以舍弃一些拟合项，这就是神经网络的数学基础。 当特征很多的时候，就不能使用全2次项进行拟合数据，需要考虑交叉乘积项。 视
课时十二 支持向量机 支持向量机是当今比较强大的，并且比较受欢迎的监督学习算法。这部分知识在学习课程时我只是理解了代价函数的形式，他的代价函数是从逻辑回归代价函数中改变而来的。还有就是边界的含义，但是我不太理解这个边界具体用来做什么，我理解的是这个边界就是假设
大规模机器学习-学习大数据集 数据越多，自然训练效果越好，在训练过程中，过拟合与欠拟合的指标通过绘图确定，据此调整超参数。 在此前的批梯度下降法的过程中，当数据集过大时候，由于如下计算式子中要求遍历所有数据得到一次更新，其计算成本过于昂贵。因此，如果裁剪数据集的大小，如果也能够达
单变量线性回归 符号说明 mmm代表训练集中实例数据 xxx代表输入特征/输入变量 yyy代表目标变量/输出变量 (x,y)(x,y)(x,y)代表训练集中的实例 (xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi) 代表第iii个观测实例 hhh代表学习算法解决方案或函数 代价函数 代价函数为 J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(
类偏斜的误差度量 比如在一个肿瘤预测的问题上，当大量的样本为负样本（实际上没有肿瘤99.5%），只有少数的样本为正样本（实际存在肿瘤0.5%）。那么评判一个机器学习模型的指标，就需要调整。 在一个极端的情况，当一个模型为y=0，也就是将所有预测全为负样本，就有了99.5%的正确率，而这种模型忽略了输
前言 B站个人空间：大大鹏I6 将B站一些学习视频的课件，源码等资料的地址汇总在这篇博客，方便学习 如果有用就点赞收藏吧，嘻嘻嘻！ 地址汇总（ing） 北京理工大学嵩天教授的Python系列课程 课程视频地址 Python语言程序设计课程地址 资料地址 python123平台练习题（需要注册） 吴恩
单变量线性回归 一、模型描述 这是一个监督学习算法的工作方式 例： 二、代价函数 1.直观理解 三、梯度下降 1.算法公式 2.直观理解 3.梯度下降的线性回归 批量梯度下降，指是在梯度下降的每一步中，都用到了所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时
目录 一、问题简介 二、实现方案 2.1 文字检测(Text detection) 2.2 字符切分(Character segmentation) 2.3 字符识别(Character recognition) 三、工程经验 3.1 获取数据 3.2 上限分析 四、总结 一、问题简介 OCR即光学字符识别(Optical Character Recognition)，是指通过光学仪
视频讲解如下： 彻底搞定机器学习算法理论与实战——逻辑回归-Logistic Regression 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av95806420/ 上文已经介绍如何使用逻辑回归进行二分类了：【机器学习】吴恩达机器学习视频作业-逻辑回归二分类 1。下面来看看逻辑回归对复杂的二分
前言 这节课通过举例子的方式形象生动地介绍了什么是神经网络，以下内容基本为原视频翻译内容，内容十分生动详细，很好理解。 什么是神经网络？(What is a Neural Network) 我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络
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python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)解析 1.加载数据 def load_data(path,transpose=True): data=sio.loadmat(path) y=data.get("y")#before reshape:(5000, 1) y=y.reshape(y.shape[0]) X=data.get("X")#(5000,400),(400,) if transpose:
1.可视化 和第一部分作业类似： path = 'code/ex2-logistic regression/ex2data2.txt' data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Test 1', 'Test 2', 'Accepted']) data2.head() positive = data2[data2['Accepted'].isin([1])]
课程二 - 改善深层神经网络 第一周 - 深度学习的实践 第 41 题 如果你有10,000,000个例子，你会如何划分训练/开发/测试集？ A.33%训练，33%开发，33%测试 B.60%训练，20%开发，20%测试 C.98%训练，1%开发，1%测试 第 42 题 开发和测试集应该： A.来自同一分布 B.来自不同分布 C.完全相同（一样的(x, y
