機器學習筆記--吳恩達機器學習課程2

阿新 • • 發佈：2019-01-09

梯度下降法

對於梯度下降法而言，當偏導數

的學習效率過大或過小時，收斂的速率會變得很緩慢，α過大時甚至會無法收斂。學習效率α是一個正數。

同樣梯度下降法初始點在區域性最低點時同樣不會再更新，此時偏導數的值為0.

梯度下降法對於梯度下降法而言，當偏導數的學習效率過大或過小時，收斂的速率會變得很緩慢，α過大時甚至會無法收斂。學習效率α是一個正數。同樣梯度下降法初始點在區域性最低點時同樣不會再更新，此時偏導數的值為0.

神經網路有時媒體炒作的很厲害，考慮到它們的使用效果，有些說法還是靠譜的，事實上到目前為止，幾乎所有的神經網路創造的經濟價值都基於其中一種機器學習，我們稱之為“監督學習”，那是什麼意思呢？我們來看一些例子，在監督學習中輸入x，習得一個函式

1.2 什麼是神經網路 “深度學習”指的是訓練神經網路，有的時候規模很大，那麼神經網路是什麼呢？我們從一個房價預測的例子開始，假設有一個六間房屋的資料集已知房屋的面積，單位是平房英尺或者平方米，已知房屋價格，想要找到一個函式，根據房屋面積，預測房價的函式，

0.機器學習定義一個程式由經驗E中學習，解決任務T，達到效能度量值P，當且僅當，有了經驗值E後，經過P的評判，程式在處理T的時候經驗有所提升。 1.機器學習運用領域：資料探勘

目錄 linear regreesion 線性迴歸 logistic regression 邏輯迴歸程式碼放在了我的Github：https://github.com/youmux/machine_learning 參考：推導過程：halfrost1 程式碼實現：何寬2

（1）資料概覽 import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark") import matplotlib.pyplot

（1）邏輯迴歸概念 1. 迴歸(Regression) 迴歸，我的理解來說，其直觀的理解就是擬合的意思。我們以線性迴歸為例子，在二維平面上有一系列紅色的點，我們想用一條直線來儘量擬合這些紅色的點，這就是線性迴歸。迴歸的本質就是我們的預測結果儘量貼近實際觀測的結果，或者說我們

（1）資料集描述使用邏輯迴歸來識別手寫數字（0到9）。將我們之前的邏輯迴歸的實現，擴充套件到多分類的實現。資料集是MATLAB的本機格式，要載入它到Python，我們需要使用一個SciPy工具。影象在martix X中表示為400維向量（其中有5,000個）, 400

1.目標定位 1.1 分類、定位、檢測簡介 - Image classification 影象分類，就是給你一張圖片，你判斷目標是屬於哪一類，如汽車、貓等等。 - Classification with localization 定位分類，

最大似然數據 learning 模型 ima 我們回歸 eps 而是定義一些名詞欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。

包含找到 trade 經驗這也 ... info 算法不等式偏差方差權衡(bias variance trade off) 偏差：如果說一個模型欠擬合，也可以說它的偏差很大。方差：如果說一個模型過擬合，也可以說它的方差很大。訓練誤差經驗風險最小化(ERM)

分類哪些 rep epm 朋友工作 style class 客戶 1 無監督學習：在不知道數據點的含義的情況下，從一個數據集中找出數據點的結構關系。 2 聚類算法：相同屬性的數據點會集中分布，聚集在一起，聚類算法將數據集分成不同的聚類。也就是說，機器不知道這些數據點具體

工作方式樣本 body 聚類屬性 bsp 定義算法信息 1 回顧1.1 監督學習定義：給定正確答案的機器學習算法分類：（1）回歸算法：預測連續值的輸出，如房價的預測（2）分類算法：離散值的輸出，如判斷患病是否為某種癌癥1.2 非監督學習定義：不給定數據的信息的情況下

info alt 學習 ima 代價函數 png 線性回歸 gpo mage 單變量線性回歸函數 hθ(x) = θ0 + θ1x 為了使線性回歸函數對數據有較好的預測性，即y到h(x)的距離都很小。【吳恩達機器學習】學習筆記——代價函數

得到向導 bubuko gpo 思路 pos 方向導數 ... image 梯度下降算法能夠幫助我們快速得到代價函數的最小值算法思路：以某一參數為起始點尋找下一個參數使得代價函數的值減小，直到得到局部最小值梯度下降算法：重復下式直至收斂，其中α為學習速

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訓練 ros 方便 font 就是梯度下降全局最優用法郵件一.邏輯回歸問題（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。機器學習中邏輯回歸便是解決分類問題的一種方法。二分類：通常表示為y?{0,1}，0：“Negat

擬合進行 image 價格常用從表 cnblogs 優化深度本篇主要講的是多變量的線性回歸，從表達式的構建到矩陣的表示方法，再到損失函數和梯度下降求解方法，再到特征的縮放標準化，梯度下降的自動收斂和學習率調整，特征的常用構造方法、多維融合、高次項、平方根，最後基

滿了線性回歸復雜 amp 技術分享 tps 機器神經網絡前饋型神經網絡本章講述了神經網絡的起源與神經元模型，並且描述了前饋型神經網絡的構造。更多內容參考機器學習&深度學習在傳統的線性回歸或者邏輯回歸中，如果特征很多，想要手動組合很多有效的特征是不

次數括號圖片最小我們支持向量機svm UNC 意思 strong 主要內容：一.損失函數二.決策邊界三.Kernel 四.使用SVM 一.損失函數二.決策邊界對於：當C非常大時，括號括起來的部分就接近於0，所以就變成了：