[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数
12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe参考资料斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记by黄海广12.1SVM损失函数从逻辑回归到支持向量机为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。逻辑回归公式逻辑回归公式如下图所示...
读吴恩达算-EM算法笔记
最近感觉对EM算法有一点遗忘,在表述的时候,还是有一点说不清,于是重新去看了这篇<CS229Lecturenotes>笔记.于是有了这篇小札.关于Jensen'sinequality不等式:Corollary(推论):如果函数f(x)为凸函数,那么在f(x)上任意两点X1,X2所作割线一...
吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)
针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(RegularizedLogisticRegression)的更多相关文章逻辑回归模型(LogisticRegression)及Python实现逻辑回归模型...
吴恩达第一课logistic Regress编程练习(学习笔记)
目标:利用logisiticRegression来预测图片是否有猫咪,即简单的二分类问题。过程:初始化(向量输入,归一化),前向和反向传播,梯度下降,优化,预测,输出与可视化初始化:1.明确输入集数量;测试集数量dim; 2.输入向量化n*n*nc;Atrickwhenyouwanttoflatt...
吴恩达深度学习第一课第三周课后作业
第三周作业,对于作业环境安装不知道的可以看一下上一篇文章:http://blog.csdn.net/liuzhongkai123/article/details/78766351这一周把文档也考过来了。PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcome...
吴恩达深度学习第1课第4周
学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分.遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记.有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊.难道又是我智商的问题嘛╮(╯_╰)╭.推导MLP,我用了一天.最后完成了,我就放心了,可以进...
【学习日记】吴恩达深度学习工程师微专业第一课:神经网络和深度学习
以下内容是我听吴恩达深度学习微专业第一课做的学习笔记,主要是按自己的理解回答一些问题,并非全部出自课程内容。1.什么是神经网络?神经网络是诸多机器学习方法中的一种,受人类大脑工作方式的启发而发明的。人类大脑的一个神经元通过多个树突来接收来自不同神经元的信号,接着细胞核处理信号,然后通过同一个轴突输出...
coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 :第一周课后习题 Neural Network Basics
我们的一生中,都在不断遇到问题,每解决一个问题,我们又强大了一点。...
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;\(x_4\)...
吴恩达深度学习课程第一课第二周课程作业
学过吴恩达的MachineLearning课程,现在跟着学深度学习,本来是想付费的,奈何搞半天付款没有成功,没办法只能下载数据集自己搞了。由于门外汉,安装工具软件加上完成作业花了一天时间,其实第二周的作业和机器学习课程基本是一样的,没有什么太大难度,都是初级入门,但是课程视频还是讲了一些之前没有接触...
吴恩达deeplearning.ai课程《神经网络和深度学习》____学习笔记(第二周 1~6)
____tz_zs学习笔记第二周神经网络基础2.1二分分类在二元分类问题中,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量x作为输入,预测输出的结果标签y是1还是0,也就是预测图片中是否有猫。·2.2logistic回归给定图像的特征向量x,算法将评估图片中存在猫的概率。2.3logistic回归损失函...
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],预测值y^=a[L]打卡(2)4.2深层网络中前向传播单个样本:X=a[0]X=a[0]Z[1]=W[1]a[0]+b[1]Z[1]=W[1]a[0]+b[1]a[1]=g[1](Z[1])a[1]=g[...
吴恩达深度学习第一课第三周课后作业
第三周作业,对于作业环境安装不知道的可以看一下上一篇文章:http://blog.csdn.net/liuzhongkai123/article/details/78766351这一周把文档也考过来了。PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcome...
吴恩达-coursera-机器学习-week3
六、逻辑回归(LogisticRegression)6.1分类问题6.2假说表示6.3判定边界6.4代价函数6.5简化的成本函数和梯度下降6.6高级优化6.7多类别分类:一对多七、正则化(Regularization)7.1过拟合的问题7.2代价函数7.3正则化线性回归7.4正则化的逻辑回归模型第3...
吴恩达机器学习笔记57-基于内容的推荐系统(Content Based Recommendations)
假使我们是一个电影供应商,我们有5部电影和4个用户,我们要求用户为电影打分。前三部电影是爱情片,后两部则是动作片,我们可以看出Alice和Bob似乎更倾向与爱情片,而Carol和Dave似乎更倾向与动作片。并且没有一个用户给所有的电影都打过分。我们希望构建一个算法来预测他们每个人可能会给他们没看过的...
Building your Deep Neural Network: Step by Step 吴恩达老师第一课第四周作业
BuildingyourDeepNeuralNetwork:StepbyStepWelcometoyourweek4assignment(part1of2)!Youhavepreviouslytraineda2-layerNeuralNetwork(withasinglehiddenlayer).T...
【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】
【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第一周测验【中英】第一周测验-深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么?【 】AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力。【 】通过“智能电网”,AI提供新的电能。【 】AI在计算机上运行,并由电力驱动,但是它正在让以前的计算...
吴恩达机器学习练习:SVM支持向量机
这篇文章主要为我们带来了吴恩达机器学习的一个练习:SVM支持向量机,通过本次练习相信你能对机器学习深入更进一步,需要的朋友可以参考下
吴恩达机器学习笔记43-SVM大边界分类背后的数学(Mathematics Behind Large Margin Classification of SVM)
假设我有两个向量,吴恩达机器学习笔记43-SVM大边界分类背后的数学(MathematicsBehindLargeMarginClassificationofSVM)的更多相关文章[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机3SVM大间距分类的数学解释12.支持向量机...
吴恩达深度学习课程第一课第二周课程作业
学过吴恩达的MachineLearning课程,现在跟着学深度学习,本来是想付费的,奈何搞半天付款没有成功,没办法只能下载数据集自己搞了。由于门外汉,安装工具软件加上完成作业花了一天时间,其实第二周的作业和机器学习课程基本是一样的,没有什么太大难度,都是初级入门,但是课程视频还是讲了一些之前没有接触...