Coursera-吳恩達-機器學習-第七週-測驗-Support Vector Machines

阿新 • • 發佈：2018-11-10

忘記截圖了，做了二次的，有點繞這裡，慢點想就好了。

正確選項是，It would be reasonable to try increasing C. It would also be reasonable to try decreasing σ2.

忘記截圖了，做了二次的，有點繞這裡，慢點想就好了。正確選項是，It would be reasonable to try increasing C. It would also be reasonable to try decreasing σ2. &n

本次文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第七週程式設計作業。程式語言是Matlab。本文只是從程式碼結構上做的小筆記，更復雜的推導不在這裡。演算法分兩部分進行理解，第一部分是根據code對演算法進行綜述，第二部分是程式碼。本次作業分兩個part，第一個是using SVM，第

本片文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第十週 Large Scale Machine Learning 部分的測驗，題目及答案截圖。 1.cost increase ，說明資料diverge。減小learning rate。 stochastic不需要每步都是減

本片文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第八週的測驗，題目及答案截圖。

說實話，這一次的測驗對我還是有一點難度的，為了刷到100分，刷了7次（哭）。無奈，第2道和第4道題總是出錯，後來終於找到錯誤的地方，錯誤原因是思維定式，沒有動腦和審題正確。這兩道題細節會在下面做出講解。第二題分析：題意問，使用大量的資料，在哪兩種情況時

實驗指導書下載密碼:a15g 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第七週的程式設計作業，包含兩個實驗，一是線性svm和帶有高斯核函式的svm的基本使用；二是利用svm進行垃圾郵件分類。原始實驗使用Matlab實現，本篇部落格提供Python版本。目錄 1.

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本片文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第九周Recommender Systems部分的測驗，題目及答案截圖。注：區分迴歸的預測和collaborative filtering預測的區別，後者涉及到一些分類。注：可以結合不同的trai

本次文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第八週程式設計作業。程式語言是Matlab。本文只是從程式碼結構上做的小筆記，更復雜的推導不在這裡。演算法分兩部分進行理解，第一部分是根據code對演算法進行綜述，第二部分是程式碼。本次作業分兩個part，第一個是K-Means Clu

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Machine Learning Week 1 Quiz 2 (Linear Regression with One Variable) Stanford Coursera Question 1 Consider the problem of predi

第13章支援向量機(Support Vector Machines) 一，優化目標(Optimization objective) SVM也是廣泛的應用於工業界和學術界的監督學習演算法。類似於logistic的代價函式，SVM的代價函式如圖是斜直線加上平直線

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本片文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第十一週 Application: Photo OCR 部分的測驗，題目及答案截圖。 1000*1000，每次移動2畫素，總共是500*500=250000次，兩個視窗是500000次。 &nb

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轉載https://www.cnblogs.com/LoganGo/p/8562575.html 一.邏輯迴歸問題（分類問題）生活中存在著許多分類問題，如判斷郵件是否為垃圾郵件；判斷腫瘤是惡性還是良性等。機器學習中邏輯迴歸便是解決分類問題的一種方法。二分類：通常表示為yϵ{0,1}

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課程視訊連結第八週PPT 下載密碼:qedd 上週主要講解了支援向量機SVM的原理包括優化目標、大間隔以及核函式等SVM核心內容，以及SVM的使用。本週主要講解經典的無監督聚類演算法k-means，包括k-means的優化目標，原理以及一些引數設定細節；和降維演算法PCA的原理，