吳恩達機器學習之聚類演算法的引數選擇以及優化
對於K（k<樣本量的）均值聚類，一般引數的自定義主要有兩個，一個是聚類中心初始位置的選擇，二是K值的選擇
優化目標：每個樣本點到該點聚類中心的平方的累加
解決聚類中心的初始化問題：
隨機挑選樣本點作為聚類中心，這個過程重複50-1000次，選出J值最低的（通常K值為2-10的時候該方法比較有效）。
解決K值問題，肘部法：
嘗試不同的K（K值通常為3-10比較好）值，算出J值，選取拐點出的K值
相關推薦
吳恩達機器學習之聚類演算法的引數選擇以及優化
對於K（k<樣本量的）均值聚類，一般引數的自定義主要有兩個，一個是聚類中心初始位置的選擇，二是K值的選擇 優化目標：每個樣本點到該點聚類中心的平方的累加 解決聚類中心的初始化問題： 隨機挑選樣本點作為聚類中心，這個過程重複50-1000次，選出J值最低的（通常K值為2-10的時候
吳恩達機器學習之過擬合問題
一、過擬合問題：———什麼是過度擬合問題？ 1.1兩個例子： 例子一： 模型假設函式 的形式： 一次函式 二次函式 高階多項式 模型擬合效果：
吳恩達機器學習之邏輯迴歸理論部分
一.特徵函式 對應分類問題，我們先針對二分類問題進行討論，對應計算機而言，分類即將資料按其特徵值不同分為不同的集合，僅對應二分類問題，我們只需考慮分為：正類和負類，為此我們引入特徵函式。 y=1 — 代表二分類中的正類 y=0 — 代表二分類中的反類 這是特殊函式
吳恩達機器學習之多變數線性迴歸實現部分
C++實現梯度下降法 “linear_regression.h” //多變數線性迴歸模型 struct elem_var2 { double y; double* x; //用陣列傳入自變數資料(x[0]=1,便於之後的計算) }; class var2
吳恩達機器學習之多變數線性迴歸理論部分
本部落格主要參考此部落格：戀雨心 一.Multiple Features — 多維特徵 相對於單變數線性迴歸模型，多變數線性迴歸模型適用於處理多個變數/特徵。 對比： 以之前我們介紹的單變數線性迴歸模型為例： 用房屋面積x預測房子價格y。 現在我們對房價模型增加更多的特徵，例如房間
吳恩達機器學習之單變數線性迴歸實現部分
C++實現 程式碼實現 “linear_regression.h” //單變數線性迴歸模型 struct elem_var1 { double x, y; //訓練集元素資料：自變數、因變數 }; class var1_lin_reg { p
吳恩達機器學習之單變數線性迴歸理論部分
理論部分 1.方程形式 在進行資料處理過程中，有時資料影象可擬合成單變數線性函式，即 2.如何擬合 此時，我們雖知道擬合函式的形式，但如何擬合仍是個問題，怎樣擬合可以最接近實際資料情況呢？ 最小二乘法 此時我們引入代價函式這個概念 代價函式 接下來我們來分析如何
吳恩達機器學習之最優間隔分類器
最優間隔分類器 定義目標函式: hw,b=g(wTx+b)，g(z)={10z≥0z<0，y∈{−1,1} 定義函式間隔： Υ−i=yi(wTxi+b) 定
機器學習之聚類演算法（層次聚類）
層次聚類也叫連通聚類方法，有兩個基本方法：自頂而下和自底而上。自頂而將所有樣本看做是同一簇，然後進行分裂。自底而上將初所有樣本看做不同的簇，然後進行凝聚。這種聚類的中心思想是：離觀測點較近的點相比離觀測點較遠的點更可能是一類。 這種方法首先會生成下面的樹
吳恩達機器學習筆記 —— 10 神經網路引數的反向傳播演算法
本篇講述了神經網路的誤差反向傳播以及訓練一個神經網路模型的流程 神經網路可以理解為兩個過程：訊號的正向傳播和誤差的反向傳播。在正向的傳播過程中，計算方法為Sj=wijxi+bj，其中i是樣本、j是層數。然後xj=f(Sj)，f為啟用函式。引入啟用函式的原因是可以
【吳恩達 機器學習】 邏輯迴歸演算法Matlab實現
一，假設函式： 1） 邏輯迴歸（Logistic Regression)，Logistic function, Sigmoid function是同一個意思，函式形式（假設函式形式）如下: 邏輯迴歸是二分類演算法，hθ(x)>=0.5hθ(x)&g
[吳恩達機器學習筆記]13聚類K-means
沒有 rand 幫助 聯系 method ima 運用 重新 function 13.聚類 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 13.1無監督學習簡介 從監督學習到無監督學習 在一個典型的監督學習中，我們有一個有標簽的訓練集，我們的目標是找到能夠區分正
機器學習筆記（參考吳恩達機器學習視訊筆記）12_聚類
12 聚類 監督學習中，訓練集帶有標籤，目標是找到能夠區分正負樣本的決策邊界，需要根據標籤擬合一個假設函式。非監督學習中，需要將無標籤的訓練資料輸入到一個演算法，此演算法可以找到這些資料的內在結構。一個能夠根據資料的內在結構，將它們分成幾個不同的點集（或簇）的演算法，就被稱為聚類演算法。聚類
吳恩達機器學習 筆記八 K-means聚類演算法
1. 代價函式 K-means演算法是比較容易理解的，它屬於無監督學習方法，所以訓練樣本資料不再含有標籤。我們假設有樣本資料x(1),x(2),⋯,x(m)x(1),x(2),⋯,x(m)，我們選擇設定KK個聚類中心u1,u2,⋯,uKu1,u2,⋯,uK
吳恩達機器學習第七次作業Part1： K-means聚類演算法
這是習題和答案的下載地址，全網最便宜，只要一積分哦~~~ 0.綜述 學習K-means聚類演算法，並對一幅影象進行畫素壓縮。 1.Find Closest Centroids 這是指令碼 %% ================= Part 1: Find Clo
吳恩達機器學習（十一）K-means（無監督學習、聚類演算法）
目錄 0. 前言 學習完吳恩達老師機器學習課程的無監督學習，簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解，僅供參考。 如果這篇文章對你有一點小小的幫助，請給個關注喔~我會非常開心
吳恩達機器學習個人筆記(七)-聚類
聚類屬於無監督學習。在之前的學習中，都是監督學習。監督學習與無監督學習的最大區別為訓練資料集的特點，在監督學習中，訓練集是有標籤的，我們根據這些有標籤的資料，訓練出模型，輸出相應的值。而在無監督學習中，我們的資料集沒有標籤，我們需要使用機器學習演算法尋找出資
吳恩達機器學習筆記（week 8）----聚類
宣告：本文只用於學習交流，若不慎侵權，請及時聯絡我，立即予以刪除 一 聚類 監督學習與無監督學習 從上面可以看出，監督學習中training資料帶有標籤y，而無監督學習中training資料則沒有標籤y 2. K-means 演算法 以下是該演算法的圖形演
演算法工程師修仙之路：吳恩達機器學習（九）
吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 神經網路引數的反向傳播演算法 代價函式 假設神經網路的訓練樣本有 m
演算法工程師修仙之路：吳恩達機器學習（八）
吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 第六章 神經網路學習 特徵和直觀理解 從本質上講，神經網路能夠通過學習得出其自身的一系列特徵。 神經網路中，單層神經元（ 無中間層）的計算可用來表示邏輯運算，比如邏輯與(AND)、邏輯或(OR)。 邏輯