一、由线性回归导出逻辑回归:

二、“一对多”算法解决多分类问题:

三、“过拟合”和“欠拟合”:

(1)对线性回归加入正则项:

(2)对逻辑回归加入正则项:

(3)加入正则项之后的正规方程:

Andrew Ng在coursera上的ML视频 知识点笔记(2)的更多相关文章

  1. Andrew Ng在coursera上的ML课程_知识点笔记_(1)

    1.Feature Scaling(特征缩放): 如上图所示,x1是房屋面积,x2是房间个数,若不进行特征缩放,则代价函数J的曲线近似为一个瘦长的椭圆(我暂时这么理解,θ1和θ2分别是x1和x2的权值 ...

  2. [Machine Learning] Andrew Ng on Coursera (Week 1)

    Week 1 的内容主要有: 机器学习的定义 监督式学习和无监督式学习 线性回归和成本函数 梯度下降算法 线性代数回归 主要是了解一下机器学习的基本概念,重点是学习线性回归模型,以及对应的成本函数和梯 ...

  3. 【原】Coursera—Andrew Ng斯坦福机器学习(0)——课程地址和软件下载

    斯坦福大学机器学习 课程信息 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提 ...

  4. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week5) Neural Network Learning

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  5. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week4) Multi-class Classification and Neural Networks

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  6. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week3) Logistic Regression

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  7. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week2) Linear Regression

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  8. 机器学习笔记(一)- from Andrew Ng的教学视频

    最近算是一段空闲期,不想荒废,记得之前有收藏一个机器学习的链接Andrew Ng的网易公开课,其中的overfiting部分做组会报告时涉及到了,这几天有时间决定把这部课程学完,好歹算是有个粗浅的认识 ...

  9. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 4—反向传播神经网络

    课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 ba ...

随机推荐

  1. php语言基础语法与编程工具推荐

    php脚本语言,需要在服务器端执行,用浏览器返回HTML结果.在PHP中所有的语法都是如此,用户端是无法修改的,只有浏览权限. 一.php基础语法之输出方法 1.PHP中所有的脚本,可以放在文件中的任 ...

  2. 【BZOJ2000】[HNOI2000]取石头游戏(贪心,博弈论)

    [BZOJ2000][HNOI2000]取石头游戏(贪心,博弈论) 题面 BZOJ 洛谷 题解 这题好神仙啊,窝不会QaQ. 假装一下只有三个元素\(a_{i-1},a_i,a_{i+1}\),并且满 ...

  3. 决策单调性优化dp

    决策单调性: 对于一些dp方程,经过一系列的猜想和证明,可以得出,所有取的最优解的转移点(即决策点)位置是单调递增的. 即:假设f[i]=min(f[j]+b[j]) (j<i) 并且,对于任意 ...

  4. eclipse启动速度优化

    1. 在eclipse.ini文件中添加如下参数(红色部分) -startup plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.0.v20140415-2008.ja ...

  5. free命令常用参数详解

    free命令常用参数详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在运维期间我们会经常去查看服务器硬件信息,比如说内存,大家可能知道看内存用“[root@yinzhengji ...

  6. 2、JDBC-CURD

    添加,修改,删除 package test.jdbc; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.Bef ...

  7. Linux记录-TCP状态以及(TIME_WAIT/CLOSE_WAIT)分析(转载)

    1.TCP握手定理 2.TCP状态 l  CLOSED:初始状态,表示TCP连接是“关闭着的”或“未打开的”. l  LISTEN :表示服务器端的某个SOCKET处于监听状态,可以接受客户端的连接. ...

  8. Dapper总结(一)---基本CRUD操作

    一.dapper是什么 dapper是一款轻量级的ORM(Object Relationship Mapper),它负责数据库和编程语言之间的映射.SqlConnection,MysqlConnect ...

  9. 为什么推荐InnoDB引擎使用自增主键?

    索引使用时遇到的问题(顺丰)--InnoDB引擎不使用自增主键导致性能问题,也可答最左前缀 InnoDB自增主键 InnoDB主索引(同时也是数据文件)的示意图: 上文讨论过InnoDB的索引实现,I ...

  10. 匿名内部类中使用的外部局部变量为什么只能是final变量

    被匿名内部类引用的变量会被拷贝一份到内部类的环境中 但其后,在外部,该变量如果被修改,则内部外部不一致 Java为了避免数据不同步的问题,做出了匿名内部类只可以访问final的局部变量的限制. 究其原 ...