用tensorflow求解吴恩达的机器学习练习题(ex1)
英语水平有限.....习题描述不准确的地方多担待 本人系机器学习初学者,可能有的理解不够到位,希望大家批评指正 1.习题描述 你有一个ex1data1.txt的数据集,数据集的第一列是城市的人口,第二列是在城市***利润,负值表示损失。请应用单变量线性回归来通过人口预测...
Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第1,2周
Linearregression 1 Model representation 2 Cost function 3 Gradient descent 4 Gradient descent for linear regression 1 Mul2ple features 2 Feature ...
吴恩达《机器学习》课程笔记——第九章:神经网络学习
上一篇 ※※※※※※※※ 【回到目录】 ※※※※※※※※ 下一篇 9.1 非线性假设 在之前的内容中,我们采取非线性的多项式是来建立更好的分类模型。 但其实无论是线性回归还是逻辑回归,都存在一个缺点:即当特征非常多时,计算量过大。举个例子,当我们需要识别一张灰度图片(单通道,非RGB)上是...
吴恩达老师的深度学习课程第一课第二周作业
附件里是如题的作业 我是使用Spyder把作业加载进去,然后新建一个程序,一段一段运行的。用于检验的代码在运行之后一般就注释掉或者删掉了。 当时没有考虑怎么代码的规范性,以后会注意。
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网络)
注:参考B站视频教程 视频链接:【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】 文章目录 第一周一、神经元二、神经网络三、代码实现 & Tensorflow四、前向传播五、强人工智能六、矩阵乘法 (简单,可以跳过)第二周一、用Tensorflow训练神经网...
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业 - 优化算法 上一篇: 【第2周测验- 优化算法】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇: 【待撰写】 声明 本文参考Kulbear 的【Optimization m...
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(5)-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构,包括输入层,隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例,详细推导了其正向传播过程和反向传播过程,使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时,我们还介绍了不同的激活函数,比较各自优缺点,讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了...
吴恩达深度学习视频笔记1-4:《神经网络和深度学习》之《深层神经网络》
本文总结的是课程一《神经网络和深度学习》的第四周《深层神经网络》,共7小节,本文涵盖其中的6小节。视频请访问deeplearning.ai或者网易云课堂。 4.1 深度神经网络 如图是一个4层的神经网络,包括3个隐藏层。用L表示层数,这里L=4...
吴恩达深度学习笔记(二)—— 深层神经网络的训练过程
主要内容: 一.初始化参数 二.前向传播 三.计算代价函数 四.反向传播 五.更新参数(梯度下降) 一.初始化参数 1.由于将参数W初始化为0会导致神经网络失效,因而需要对W进行随机初始化。一般的做法是用np.random.np()生成一个高斯分布的数,然后再乘上一个很小的数比如0.01,...
吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》4--深层神经网络
1. 深层神经网络长什么样? 所谓深层神经网络其实就是含有更多的隐藏层或隐藏层单元的神经网络。 2. 前向传播 深层神经网络前向传播的向量化实现: 这里需要逐层计算每层的z和a,一般只能用for循环(从第1层到第L层,输入层被称为第0层) 3. 如何确定矩阵的维数 n[0]是输入层的特征数,...
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记(1-3)-- 浅层神经网络
作者: 大树先生 博客: http://blog.csdn.net/koala_tree GitHub:https://github.com/KoalaTree 2017 年 09 月 22 日 以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分...
吴恩达深度学习第一课第四周(深层神经网络)
打卡(1) 4.1 深层神经网络 * 符号约定:输入层 X=a[0],预测值ŷ =a[L] X = a [ 0 ...
吴恩达课后作业学习2-week1-3梯度校验
参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记5.梯度校验在我们执行反向传播的计算过程中,反向传播函数的计算过程是比较复杂的。为了验证我们得到的反向传播函数是否正确,现在你需...
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第一周课后习题Convolution model - Step by Step - v2
我的拖延症超级严重的哇 拖到了最后一天 Anyway 新年快乐~ ...
吴恩达神经网络与深度学习第2课第一周(1-5)学习笔记
本节课的内容主要讲了一些训练的注意事项,或者其中的一些trick。即深度学习的实用层面。基本内容与吴恩达机器学习课程的内容相关,建议可以先听一遍机器学习课程,通过该视频回忆巩固。OK,直接开始 1.1 训练/开发/测试集 该节内容主要包括介绍一些超参数,以及在训练集、交叉验证集(d...
吴恩达深度学习第一课第三周(浅层神经网络)
打卡(1) 3.1 神经网络概览 * 可以很多个sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络。 * 图中[1]、[2]表示层((1),(2)表示单个样本); * 图中圆圈是sigmoid函数,由两步算的,第一步算z。第二步算a; 打卡(2) 3.2 神经网络表示 * 输入层———...
吴恩达的神经网络与深度学习课后作业(第一课第二周的作业)神经网络基础
此内容主要针对于吴恩达的神经网络与深度学习课后作业(第一课第二周的作业)进行学习,记录。 参考连接https://github.com/andersy005/deep-learning-specialization-coursera 说明 实现功能:这段代码主要实现的功能是判断一张图片是否有cat,...
吴恩达神经网络 - 第一课学习笔记
0.前言 什么是神经网络? 神经网络是上个世纪出现的产物,其思想就是模拟人体神经网络的方式来实现机器的自主学习。他在许多领域都会有使用,例如:语音识别、图像识别、语言翻译等。 神经网络的思想如下图所示: 假设 \(x_1\)表示房价;\(x_2\)表示房子大小;\(x_3\)买房者所拥有的资金;\(...
Coursera 吴恩达 深度学习课后习题 第一周 Introduction to deep learning
正确1 / 1 分1。What does the analogy “AI is the new electricity” refer to?AI runs on computers and is thus powered by electricity, but it is letting com...
吴恩达机器学习笔记_第三周
Logistic Regression逻辑回归(分类): 0:Negative Class 1:Positive Class 二元分类问题讲起,虽然有回归二字,其实为分类算法,处理离散y值。 输出以以条件概率表示,若P(y=1|x;thet...