coursera Machine Learning 第十週 測驗quiz答案解析Large Scale Machine Learning
1.選擇：D
解析：由於代價函式上升了，所以應該減少學習速率，選擇D
2.選擇：BC
解析：A並不需要代價函式總是減少，可能會降低故錯誤。B在執行隨機梯度下降演算法前最好將樣本打亂隨機化，正確。C也就隨機的優點正確。D並行可不是隨機的優點，是對映約減的優點，故錯誤。
3.選擇：CD
解析：A並不一定需要大量的儲存空間，如果有連續的大量的資料就不用儲存所有資料，故錯誤。B線上學習也是需要學習速率的，因為更新引數需要alpha，故錯誤。CD線上學習運作原理如是，故正確。
4.選擇：AC
解析：可以用對映約減演算法的有用批量梯度下降的邏輯迴歸，凡是要計算大量值的演算法，用隨機梯度下降不用計算大量的值故選AC
5.選擇：ABC
解析：map-reduce：什麼都沒有就沒法幫你了啊。用N臺電腦比用一臺，要快不到N倍。用一臺計算機統計其他計算出來的資料。神經網路也要計算代價函式也要有大量計算，所以神經網路也可以平行計算。
如果對你有所幫助，謝謝您的鼓勵^_^
如果對你有所幫助，謝謝您的鼓勵^_^
紅包還不收？
相關推薦
coursera Machine Learning 第十週 測驗quiz答案解析Large Scale Machine Learning
1.選擇：D 解析：由於代價函式上升了，所以應該減少學習速率，選擇D 2.選擇：BC 解析：A並不需要代價函式總是減少，可能會降低故錯誤。B在執行隨機梯度下降演算法前最好將樣本打亂隨機化，正確。C也就隨機的優點正確。D並行可不是隨機的優點，是對映約減的優點，故錯
coursera Machine Learning 第九周 測驗quiz2答案解析 Recommender Systems
1.選擇：BD 解析：A的k沒看懂是什麼，前面求和積的明明是j，i，故錯誤。C為什麼要減去r，所以錯誤。 2.選擇：AD 解析：協同過濾最適合做相似度、推薦等情形，但是不能預測銷售數量，故除了BC都對 3.選擇：B 解析：應該先進行均值歸一化然後
Coursera-吳恩達-機器學習-第十週-測驗-Large Scale Machine Learning
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
程式設計與演算法 第十週測驗
1:成績排序 #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; #define MAX_NUM 20 #define MAX_NAME 20 struct Stu
第十週（大規模機器學習）-【機器學習-Coursera Machine Learning-吳恩達】
目錄 處理大資料集： 隨機的梯度下降 對映化簡 1 隨機的梯度下降 - 隨機梯度下降演算法 對於每一次迭代，只需要對一個樣本擬合好就可以了。 它只需要一次關注一個樣本
Coursera-吳恩達-機器學習-第六週-測驗-Machine Learning System Design
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
Coursera Machine Learning 第六週 quiz Advice for Applying Machine Learning
Neither High bias High variance Try using a sma
Ng第十七課：大規模機器學習(Large Scale Machine Learning)
在線 src 化簡 ima 機器學習 learning 大型數據集 machine cnblogs 17.1 大型數據集的學習 17.2 隨機梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 隨機梯度下降收斂 17.5 在線學習 17.6 映射化簡和數據並行
Machine Learning第十一周筆記：photo OCR
添加 tor ref border 彩色 amp rip nec lock 博客已經遷移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/) 剛剛完畢了Cousera上Machine Learning的
Coursera-吳恩達-機器學習-第七週-測驗-Support Vector Machines
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
Coursera-吳恩達-機器學習-第八週-測驗-Principal Component Analysis
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。
[Coursera 計算導論與C語言基礎] 第十週作業(下)
程式設計題＃5：異常細胞檢測 來源: POJ (Coursera宣告：在POJ上完成的習題將不會計入Coursera的最後成績。) 注意： 總時間限制: 1000ms 記憶體限制: 65536kB 描
Machine Learning第十講【大規模機器學習】
本部分主要包括如下內容： Learning With Large Datasets (大資料集訓練模型) Stochastic Gradient Descent (隨機梯度下降演算法) &n
[Coursera 計算導論與C語言基礎]第十週
程式設計題＃1：求字母的個數在一個字串中找出母音字母a,e,i,o,u出現的次數。輸入一行字串（字串中可能有空格，請用cin.getline(s,counts)方法把一行字串輸入到字元陣列s中，其中counts是s的最大長度，這道題裡面可以直接寫80。），字串長度小於80個字
machine-learning第五週 上機作業
毫無疑問，難度越來越大了，首先我們得複習相關概念： 1、導數（變化率）與微分 （變化量） 剩下的必須慢慢啃了。總之，本章要完全理解我覺得不太可能，但必須能明白nnCostFunction裡的每一步。 程式碼如下： function [J grad] = nnCostF
Coursera機器學習-第七週-Support Vector Machine
Large Margin Classification 支援向量機(Support vector machine)通常用在機器學習 (Machine learning)。是一種監督式學習 (Supervised Learning)的方法，主要用在統計分類
楊玲 201771010133《面向物件程式設計（java）》第十週學習總結
《面向物件程式設計（java）》第十週學習總結 第一部分：理論知識學習部分 第八章 泛型程式設計 一、泛型程式設計的定義 1、JDK 5.0 中增加的泛型型別，是Java 語言中型別安全的一次重要改進。 2、 泛型：也稱引數化型別(paramete
201771010123汪慧和《面向物件程式設計Java》第十週實驗總結
一、理論部分 1、泛型：也稱引數化型別。就是定義類、介面和方法時，通過型別引數指示將要處理的物件型別。 2、泛型程式設計：編寫程式碼可以被很多不同型別的物件所重用。 3、泛型方法： a.除了泛型類外，還可以只單獨定義一個方法作為泛型方法，用於指定方法引數或者返回值為泛型型別，留待方法呼叫時確定。 b
201771010135 楊蓉慶《面對物件程式設計（java）》第十週學習總結
1、實驗目的與要求 (1) 理解泛型概念； (2) 掌握泛型類的定義與使用； (3) 掌握泛型方法的宣告與使用； (4) 掌握泛型介面的定義與實現； (5)瞭解泛型程式設計，理解其用途。 一、理論知識 泛型類的定義： （1）泛型：也稱引數化型別(para
徐思201771010132《面向物件程式設計（java）》第十週學習總結
一、理論知識部分 泛型：也稱引數化型別，就是在定義類、介面和方法時，通過型別引數指示將要處理的物件型別。（如ArrayList類） 泛型程式設計（Generic programming）：編寫程式碼可以被很多不同型別的物件所重用。 一個泛型類（generic class）就是具有一個或多個型別變數的類，