第三周 第一部分 Classification and Representation Classification 为了尝试分类,一种方法是使用线性回归,并将大于0.5的所有预测映射为1,所有小于0.5的预测作为0.然而,此方法不能很好地工作,因为分类实际上不是线性函数. 分类问题就像回归问题,只是我们现在想要预测的值y只包含少量的离散值.现在,我们将关注二进制分类问题,其中y只能取两个值0和1.(我们在这里说的大多数也将泛化到多类情况.)例如,如果我们尝试为电子邮件构建垃圾邮件分类器,则x(i…

3.1 神经网络概述(Neural Network Overview ) (神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function) 3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation) 3.3 计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's output ) 向量化计算: 详细过程见下: 公式 3.10: (W---4x3) 3.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple exa…

1. Sigmoid function function g = sigmoid(z) %SIGMOID Compute sigmoid function % g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z. % You need to return the following variables correctly g = zeros(size(z)); % ====================== YOUR CODE HERE =============…

点击标题可转到相关博客. 博客专栏:机器学习 PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记 机器学习 scikit-learn 图谱 人脸表情识别常用的几个数据库 机器学习 F1-Score, recall, precision Softmax Classifier (三个隐含层) Softmax Classifier (两个隐含层) Softmax classifier (一个隐含层) Softmax classifier (无隐含层) 机器视觉: LBP-TOP 机器视觉…

Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

20145316许心远<Java程序设计>第3周学习总结 教材学习内容总结 一.定义类: 类定义时使用class关键字 如果要将x绑定到新建的对象上,可以使用"="制定,称为x名称参考至新建对象. 一个原始码中可以有多个类定义,但只能有一个是公开类,且文档中的主文档名必须与公开类名称相同. 二.使用标准类: java.util.Scanner 为了免去每次输入时都要写java.util.Scanner,可以一开始就是用import,在建立Scanner实例时必须传入java…

今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答.笔者在做这些题目时遇到非常多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目怎样思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,假设各位博友发现错误请及时留言联系.谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用途,还是更好学习.理解课程的途径! 希望我的博客对您的学习有所帮助! 本文出处:http://bl…

1 Machine Learning strategy 1.1 为什么有机器学习调节策略 当你的机器学习系统的性能不佳时,你会想到许多改进的方法.但是选择错误的方向进行改进,会使你花费大量的时间,但是无法得到想要的结果. 这一部分吴恩达老师将讲解一些他在国王总结的经验教训,改进策略,避免南辕北辙.而且现在深度学习的的策略变化日新月异. 1.2 Orthogonalization(正交化) 不耦合的.举例了控制电视屏幕,汽车. 1.2.1 chain of assumption in ML 下面这…