@多变量线性回归和特征缩放前言 斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我一、问题探讨参考视频4.2-4.3，多变量线性回归需要我们根据多个特征数据，建立模型
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2024-01-04 14:13:24
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本篇博客主要讲解，吴恩达机器学习第三周的编程作业，作业内容主要是利用逻辑回归算法(正则化)进行二分类。实验的原始版本是用Matlab实现的，本篇博客主要用Python来实现。 目录1.实验包含的文件2.使用逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类3.逻辑回归算法(不带正则化)进行二分类完整项目代码4.利用逻辑回归算法(带正则化)进行二分类5.逻辑回归算法(正则化)进行二分类完整项目代码1.实
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2023-12-13 16:40:23
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吴恩达的机器学习课程在全球范围内都受到了极大的关注与应用。在这一课程中，使用 Jupyter Notebook 进行代码实现已成为常态，但由于某些环境或书写格式的问题，大家在执行代码时常常遇到困难。本文旨在从多个方面对如何解决“吴恩达机器学习 Jupyter 代码”问题进行详细的分析与记录。
## 协议背景
在解决“吴恩达机器学习 Jupyter 代码”问题时，我们可以运用 网络协议 与 OS
ex I-代码实现单变量线性回归在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市；Step1: Prepare datasets按照吴老师上课时候所说的来准备数据,取最后一列为目标向量,剩余列为输入矩
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2023-10-09 17:01:09
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实现“吴恩达 机器学习 jupyter”这个任务，需要按照以下步骤进行操作：
1. 下载并安装Jupyter Notebook
2. 创建一个新的Jupyter Notebook
3. 导入机器学习库
4. 设置数据集
5. 进行数据预处理
6. 构建机器学习模型
7. 训练模型
8. 评估模型的性能
9. 使用模型进行预测
下面是每一步的具体操作：
1. 下载并安装Jupyter Note
原创
2024-01-27 07:22:56
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## 机器学习简介与Jupyter Notebook代码示例
机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机自动“学习”和改进算法，使其能够从数据中发现规律和模式。吴恩达是机器学习领域的权威专家之一，他的教学课程和Jupyter Notebook代码示例广受欢迎。
### 什么是Jupyter Notebook？
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享实时代码
原创
2024-02-23 06:43:47
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新智元报道 编辑：肖琴【导读】完全用Python完成吴恩达的机器学习课程是怎样一种体验？本文作者表示：完全可以！而且你不需要成为Python专家，只需要有良好的数学基础。“吴恩达的Coursera机器学习课程可以完全用Python完成！”昨天，Reddit论坛的机器学习看板出现这样一条热帖。可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学
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2024-06-18 11:52:31
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摘要： 《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度学习界的专家吴恩达写的一本书，这本书致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。这里我们选取了这本书中7个非常有用的建议向大家介绍。人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变。吴恩达是这个领域的领军人物之一，他是Coursera联合创始人，百度人工智能团队的前负责人，以
文章目录Chapter 5 : Octave 教程5.1 基本操作5.2 移动数据5.3 计算数据5.4 绘图数据5.5 控制语句：for，while，if语句5.6 向量化5.7 工作和提交的编程练习 写在前面的话：这一章我是直接ctrl+c+v 这里的 。因为我认为此时学习2011年的Octave教程意义不大，语言风格偏之前学的MATLAB，没有必要再自己整理一遍。现在python或许才是第
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2023-11-20 10:29:23
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调试处理（Tuning process） 目前为止，你已经了解到，神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置。现在，对于超参数而言，你要如何找到一套好的设定呢？在这个笔记中，我想和你分享一些指导原则，一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧，希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中。下图是我们常见的一些超参数~ 关于训练深度最难的事情之一是你要处理的参数的数量，从学习速率a到Momentum
开始推动深度学习（神经网络）近期发展的主要因素： a) 数据可用性（data availability)，如今广泛数字化行为产生海量数据可供训练。 b) 计算规模（computational scale），如今有能力训练出足够大的神经网络。在小数据集情况下，算法的表现更多取决于人工特征选择工程，此时选择神经网络还是传统算法并非决定因素。在大数据集情况下，传统算法较难从数据量中获得更多提升，
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2024-04-18 21:24:44
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第三周、目标检测3.1目标定位请注意，这有四个分类，神经网络输出的是这四个数字和一个分类标签，或分类标签出现的概率。目标标签?的定义如下： 第一个组件??表示是否含有对象，如果检测到对象，就输出被检测对象的边界框参数??、??、?ℎ和??。那么?? = 1，同时输出?1、?2和?3，表示该对象属于 1-3 类中的哪一类，是行人，汽车还是摩托车。因为定位目标不是行人或摩托车，而是汽车，所以?1 =
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2024-08-20 21:43:11
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机器学习—吴恩达_ 第10周_学习总结21.11.8-21.11.14一、无监督学习在原有的监督学习中，无监督学习和监督学习相比监督学习有标签信息，但是无监督学习是没有标签信息的，我们需要使用特有的函数方法使数据集寻找数据中间的内在关系，如将上图分为两个点集（簇）的算法被称为聚类算法。K-均值算法算法接收没有标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。是一个迭代算法，使用该算法的一般步骤为：
确
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2024-03-06 08:31:47
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# 深度学习与吴恩达：如何在Jupyter中实现
深度学习，作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，近年来引发了广泛的关注。吴恩达，斯坦福大学教授、Google Brain创始团队成员之一，是这一领域的权威之一。在他的在线课程中，吴恩达深入浅出地介绍了深度学习的基本概念和应用。在本文中，我们将带领大家了解深度学习的基础知识，并通过Jupyter Notebook来实现简单的深度学习模型。
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原创
2024-09-23 06:54:49
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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
#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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# 实现“吴恩达机器学习代码解读”
## 一、流程概述
为了实现“吴恩达机器学习代码解读”，我们需要按照以下步骤进行操作。接下来，我将详细介绍每个步骤所需的操作及相应代码。
```mermaid
gantt
title 吴恩达机器学习代码解读流程
section 学习准备
学习资料获取 :done, a1, 2022-01-01, 1d
基础知识学习 :don
原创
2024-03-30 04:34:24
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文章目录前言传送门神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning）绪论梯度下降法与二分逻辑回归（Gradient Descend and Logistics Regression）forward propagationbackward propagation(with Chain Rule)vectorization损失函数和成本函数推导（Loss Fun
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2023-06-01 17:03:57
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什么是机器学习广义上：机器学习是一种能够赋予机械学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。实践意义： 机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。通俗来讲：三个基本要素：任务T、经验E和性能P。机器学习=通过经验E的改进后，机器在任务T上的性能P所度量的性能有所改进=T–>(从E中学习)–>P（提高） 监督学习 我们给算法一个数据集
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2023-10-05 16:24:20
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一. 欢迎参加《机器学习》课程机器学习的应用：1.数据挖掘：更好的理解用户2.无法用编写程序解决：自动驾驶3.个性化推荐4.AI：像人类一样学习二. 什么是机器学习？机器学习定义：Arthur Samuel对机器学习的定义：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(有些陈旧，不正式)Tom Mitchell：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上
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2024-08-16 13:18:50
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