Gradient Descent for Multiple Variables

【1】多变量线性模型  代价函数

  Answer:AB

【2】Feature Scaling 特征缩放

    Answer:D

【3】学习速率 α

    Answer: B,因为第一个比第二个下降的快。第三个上升说明α太大

【4】Mean Normalization

    Answer:C

【5】Normal Equation

    Answer:D

Linear Regression with Multiple Variables

【1】 特征缩放

    Answer:

avg = (7921+5184+8836+4761)/4=6675.5

answer = (5184-(6675.5))/(8836-4761) = -0.37

【2】学习速率 α

    Answer:B

【3】Normal equation

    Answer:C

【4】Gradient Descent 和 Normal Equation的对比

    Answer:D

  Answer:A

【5】特征缩放

    Answer:A

Octave Intuition

【1】Vectorlization 向量化

    Answer: B

【2】

    Answer:AB

【3】选择矩阵某几列

    Answer:AB

【4】矩阵和向量相乘

    Answer:A 。B选项 会提示 'Ax' undefined near line 1 column 1

【5】向量乘积

    Answer:AB

【6】矩阵运算

    Answer:ABC。D选项  B = X * X,C才是每个元素平方

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 2 习题—Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归的更多相关文章

  1. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 4_Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归

    Lecture 4 Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归 4.1 多维特征 Multiple Features4.2 多变量梯度下降 Gr ...

  2. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 1 习题—Linear Regression with One Variable 单变量线性回归

    Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/ ...

  3. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 3 习题—Logistic Regression 逻辑回归

    课上习题 [1]线性回归 Answer: D A 特征缩放不起作用,B for all 不对,C zero error不对 [2]概率 Answer:A [3]预测图形 Answer:A 5 - x1 ...

  4. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归

    Lecture2   Linear regression with one variable  单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1  线性回归 Li ...

  5. Coursera machine learning 第二周 quiz 答案 Linear Regression with Multiple Variables

    https://www.coursera.org/learn/machine-learning/exam/7pytE/linear-regression-with-multiple-variables ...

  6. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 11 习题—Photo OCR

    [1]机器学习管道 [2]滑动窗口 Answer:C ((200-20)/4)2 = 2025 [3]人工数据 [4]标记数据 Answer:B (10000-1000)*10 /(8*60*60) ...

  7. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 5 习题—Neural Networks learning

    课上习题 [1]代价函数 [2]代价函数计算 [3] [4]矩阵的向量化 [5]梯度校验 Answer:(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001 [6]梯度校验 Answer:学习的 ...

  8. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 10 习题—大规模机器学习

    [1]大规模数据 [2]随机梯度下降 [3]小批量梯度下降 [4]随机梯度下降的收敛 Answer:BD A 错误.学习率太小,算法容易很慢 B 正确.学习率小,效果更好 C 错误.应该是确定阈值吧 ...

  9. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 9 习题—异常检测

    [1]异常检测 [2]高斯分布 [3]高斯分布 [4] 异常检测 [5]特征选择 [6] [7]多变量高斯分布 Answer: ACD B 错误.需要矩阵Σ可逆,则要求m>n  测验1 Answ ...

随机推荐

  1. Android面试题整理

    1.    请描述下Activity的生命周期. 2.    如果后台的Activity由于某原因被系统回收了,如何在被系统回收之前保存当前状态? 3.    如何将一个Activity设置成窗口的样 ...

  2. 机器人研发十大热门编程语言:不死 Java、不朽 C/C ++、新贵 Python

    流水的编程语言,铁打的 Java.C/C++. 进行人工智能机器人研发,应该选择哪种编程语言? 这是很多机器人专家在自身的职业生涯中都会存在的一个入门级思考.毕竟,在学习一门编程语言时,需要花费大量的 ...

  3. 运行python代码

    IPython IPython 'magic' function documentation

  4. 【数据库】SQLite学习

    http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/26/3099547.html

  5. 用JQuery写出登录弹出框

    类似百度的登录弹出框,可用jquery的fadeIn(),hide(),show(),slideDown()等动画函数实现,一下为html5 代码: <!DOCTYPE html> < ...

  6. 洛谷 P2212 [USACO14MAR]浇地Watering the Fields

    传送门 题解:计算欧几里得距离,Krusal加入边权大于等于c的边,统计最后树的边权和. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #in ...

  7. [WPF]控件应用多个样式(转)

    最近在做WPF项目,公司没有专门的UI工程师,什么都要自己做.接触WPF已经有好几年了,自定义样式什么的也可以做一些.WPF在使用样式的时候一般都是 Style="{StaticResour ...

  8. 解决----Word无法创建工作文件,请检查临时环境变量

    用户在运行Word2003或打开Word2003文档时,可能会出现“Word无法创建工作文件,请检查临时环境变量”的错误提示,此问题主要是由于Word2003的用户设置出现损坏而造成的.网上针对此问题 ...

  9. 实现一个自定义<table>标签

    需求是有两个自定义的标签<table>和<column> <table>有个items属性,负责导入数据 package hello; import java.ut ...

  10. plsql无法连接64位oracle数据库的解决方法

    今儿个重装了个系统,win8 64位.接着装了个64位的oracle11g,oracle11g下载页面:http://www.oracle.com/technetwork/database/enter ...