Coursera-吳恩達-機器學習-第八週-測驗-Principal Component Analysis

阿新 • • 發佈：2018-12-11

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Coursera吳恩達機器學習課程，第八週的測驗，題目及答案截圖。

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。

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

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

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

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

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，

實驗指導書下載密碼:higl 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第八週的程式設計作業，主要包含KMeans實驗和PCA實驗兩部分。原始實驗使用Matlab實現，本篇部落格提供Python版本。目錄 1.實驗包含的檔案 2.KMeans實驗 3.K-me

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，第六週程式設計作業。程式語言是Matlab。學習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。 0 Introduction 在這個練習中，應用regularized linea

本次文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第五週程式設計作業。程式語言是Matlab。學習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。 0 Introduction 在這個練習中，將應用 backpropagation

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

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

本次文章內容： Coursera吳恩達機器學習課程，第九周程式設計作業。程式語言是Matlab。本文只是從程式碼結構上做的小筆記。 Anomaly Detection part 0 Initialization Part 1: Load Example

這是習題和答案的下載地址，全網最便宜，只要一積分哦~~~ 0.綜述異常檢測演算法用於檢測異常資料，通常在異常資料的數量遠小於正常資料的數量時使用異常檢測演算法，在兩者數量相差不大的時候，我們通常會選擇邏輯迴歸或神經網路等演算法。 1.Load Example Da

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}

實驗指導書下載密碼:fja4 本篇部落格主要講解，吳恩達機器學習第三週的程式設計作業，作業內容主要是利用邏輯迴歸演算法(正則化)進行二分類。實驗的原始版本是用Matlab實現的，本篇部落格主要用Python來實現。目錄 1.實驗包含的檔案 2.使用邏

課程視訊連結第六週PPT 下載密碼:zgkq 本週主要講解了如何設計機器學習系統和如何改進機器學習系統，包括一些模型選擇的方法，模型效能的評價指標，模型改進的方法等。目錄一、應用機器學習建議 1.決定下一步做什麼 2.評估假設函式 3.模型選擇和訓練、驗

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.

課程視訊連結第七週PPT 下載密碼:tmss 上週主要講解了如何設計機器學習系統和如何改進機器學習系統，包括一些模型選擇的方法，模型效能的評價指標，模型改進的方法等。本週主要講解支援向量機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。 &nbs