【Coursera-ML-Notes】线性回归（下）

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Coursera ML笔记 - 神经网络（Representation）

前言机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出). 本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记,共分为三个部分: Neural network - Representation:神经网络的模型描述: Neural network - Learning:神经网络的模型训练…

（转载）[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习（Supervised Learning） - Representation

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 逻辑回归（Logistic Regression）

引言机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

如何应用ML的建议-下

正则化与过拟合(highvariance)和欠拟合(highbias)的关系-部分(五) ML的诊断方法-部分(六) 如何采取下一步-部分(七) 部分(五) 从图中可以看出,正则化项可以用来影响模型函数对数据是否过拟合,正则化项的本意是防止过拟合的,但是对于前面的lamuda的正确的选取却很重要,对于第一个坐标系来说,因为lamuda太大,导致正则化项很小,即在训练后会使得theta(1)~theta(n)都趋向于0,而只有一个参数theta(0),使得决策线(此处举例的是线,而非面)成为了一个…

ml的线性回归应用（python语言）

线性回归的模型是:y＝theta0*x+theta1 其中theta0,theta1是我们希望得到的系数和截距. 下面是代码实例: 1. 用自定义数据来看看格式: # -*- coding:utf-8 -*- from sklearn import linear_model from resys.SplitData import * from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ## 注意: ## python线性回归的数据输入格式…

Linux Notes:Linux下的远程登录协议及软件

常见的远程登录协议 1.RDP(remote desktopp protocol)协议,windows远程桌面协议 2.telnet CLI 界面下远程管理,几乎所有的操作系统都有,数据明文传输,不安全 3.SSH (secure shell) CLI 界面下远程原理,几乎所有操作系统支持,加密传输 4.RFB(remote framebuffer) ,图形化远程原理协议,VNC(virtual Network computing)使用的协议,主要作为类UNIX系统下主要的图形化远程管理方式 s…