吴恩达老师近日在网易云课堂达成合作，开始新的课程。我也跟着后面学习，顺便再博客园中做个笔记，以加深记忆！此次老师的课程主要讲解五个部分：1.Neural Networks and Deep Learning2.Improve Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization3.Structuring
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2023-07-12 15:13:22
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31.解读学习曲线：其他情况下图反映了高方差，通过增加数据集可以改善。下图反映了高偏差和高方差，需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。32.绘制学习曲线情况：当数据集非常小时，比如只有100个样本，这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。解决方法：（1）与其只使用10个样本训练单个模型，不如从你原来的100个样本中进行随机有放回抽样，选择几批（比如3-10）不同的10个样本进行组合。在这些数据上训练
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2023-07-14 16:50:33
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11.何时修改开发集、测试集和度量指标开展一个新项目，尽快选好开发集和测试集；例子，根据度量指标A分类器排在B分类器前面，但是团队认为B分类器在实际产品上优于A分类器，这时就需要考虑修改开发集和测试集，或者评价指标了。有三个主要原因可能导致A分类器的评分较低：（1）你需要处理实际数据的分布和开发集、测试机数据的分布情况不同。（2）你的开发集上过拟合。（3）该指标所度量的不是项目应当优化的目标。12
Machine Learning的定义 AI发展出来的一个领域，计算机开发的一项新功能 定义一： 在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。&nb
一. 引言1. 什么是机器学习机器学习（Machine Learning）：是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序在处理T时的性能有所提升。2. 监督学习和无监督学习（1）监督学习（Supervised Learning）
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2023-09-15 17:25:04
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一、机器学习定义：机器学习即Machine learning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习
**文章题目：吴恩达机器学习作业解析与代码实现**
# 1. 引言
机器学习是一门重要的人工智能技术领域，已经在各个领域被广泛应用。吴恩达是机器学习领域的知名学者和专家，在其开设的机器学习课程中，提供了一系列的作业来帮助学生更好地理解和应用机器学习算法。本文将对吴恩达机器学习课程中的作业进行解析，并给出相应的代码实现。
# 2. 吴恩达机器学习作业概述
吴恩达机器学习课程共有11个编程作业
吴恩达机器学习栏目清单 文章目录17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 小批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行 17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习参考视频: 17 - 1 - Le
## 如何实现吴恩达机器学习笔记的Github
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现吴恩达机器学习笔记的Github。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Github账号 |
| 2 | 创建新的仓库 |
| 3 | 克隆仓库到本地 |
| 4 | 添加机器学习笔记文件 |
| 5 | 将本地的更改推送到Github |
今天开始写吴恩达机器学习的学习笔记。课程的第一部分是类似于引言的东西，故笔记略过。 第二部分内容算是机器学习的正式入门，老师讲解了一个算法实例：梯度下降线性回归。通过其讲解数学原理，总览了机器学习的工作流程和核心思想。 本笔记将不按照课程顺序编排，而是将这一部分功能按模块划。 //个人水平有限，我的所有笔记内容仅供参考，具体内容还请以课程为准。另外如有错误，还望大佬指出，我立刻更正。 #课程中一
吴恩达机器学习笔记 | Chapter011. 引言(Introduction)1.1 欢迎(Welcome)1.2 机器学习是什么？(What is Machine Learning?)1.3 监督学习(Supervised Learning)1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 1. 引言(Introduction)1.1 欢迎(Welcome)机器学习是目前信息
本系列文章如果没有特殊说明，正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习 | Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili 目录1 介绍1-3 监督学习1-4 无监督学习2 单变量线性回归2-2 代价函数2-5 Batch 梯度下降算法 1 介绍1-3 监督学习包括线性回归和逻辑回归1-4 无监督学习无监督学习不需要给数据打上标签，也就是不需要人告诉机器一部分正确答案是什么2 单变量线性回
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2023-09-17 00:06:27
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YouTube课程地址https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXON7BTL9IW7Ggbc09jLqGmzkwPI4-3V 截止2021-5-3, 有112 个视频1. 第一课：Machine Learning 的作用AI工作机会缺口一直很大计算机新的技能数据挖掘：google、Facebook等点击手机数据，医疗记录，生物智能基因检测，程序员技能。硬件
# 如何实施吴恩达深度学习作业的GitHub项目
吴恩达的深度学习课程是现代人工智能领域的重要课程之一，而在 GitHub 上实现其作业能帮助你巩固所学的知识。本文将以清晰的步骤帮助你顺利完成这一过程，同时提供必要的代码示例及其解释。
## 项目实施流程
下面是你需要遵循的基本步骤：
| 步骤 | 操作
本系列为吴恩达斯坦福CS229机器学习课程笔记整理，以下为笔记目录： （一）线性回归 （二）逻辑回归 （三）神经网络 （四）算法分析与优化 （五）支持向量机 （六）K-Means （七）特征降维 （八）异常检测 （九）推荐系统 （十）大规模机器学习第二章 逻辑回归使用线性回归来处理 0/1 分类问题比较困难，因此引入逻辑回归来完成 0/1 分类问题，逻辑一词也代表了是（1）和非
前言：吴恩达的新书，目前只看到前14章，做个学习笔记。 深度学习（神经网络）已经出现多年，为何有些概念最近才火，有两个条件：可获取数据，大数据的到来，使数据量足够作为训练数据计算能力变强对于传统算法，比如logistic回归，数据量变大并不会大幅度提高性能，而在较少的隐藏层的神经网络上就可以有较高提升。 目前，提高算法性能的方法： 1）训练更多的网络，train a bigger networ
一、机器学习 1.1 机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E： 程序自身下的上万盘棋局T： 下跳棋P： 与新对手下跳棋时赢的概率 1.2 监督学习1.2.1 监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2 例1：预测房价（回归问题）回归问题目的： 预测连续的数值输出1.
15 异常检测15-1 问题动机15-2 高斯分布（正态分布）15-3 算法15-4 开发和评估异常检测系统15-5 异常检测vs监督学习15-6 选择要使用的特征15-7 多元高斯分布15-8 使用多元高斯分布的异常检测 15 异常检测15-1 问题动机 以飞机发动机的异常检测为例，和分别表示发动机的两个特征，先有一堆数据集表示正常的发动机（如上图红色叉），可以认为越靠近圆圈中间越正常，现在有一
#网课链接2014 #讲义2014 #笔记链接2014 #代码2017 ...
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2021-09-22 14:16:00
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2评论
大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（Machine Learning Specialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于机器学习入门与初学者。Machine Learning Specialization主要包括3门课：监督机器学习：回归与分类高级学习算法无监督学习，
