1.正规化的线性回归 (1)代价函数 (2)梯度 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda) %LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for regularized linear %regression with multiple variables % [J, grad] = LINEARREGCOSTFU…

背景:实现一个线性回归模型,根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量. 加载数据集ex5.data1后,数据集分为三部分: 1,训练集(training set)X与y: 2,交叉验证集(cross validation)Xval, yval: 3,测试集(test set): Xtest, ytest. 一:正则化线性回归(Regularized Linear Regression) 1,可视化训练集,如下图所示: 通过可视化数据,接下来我们使用线性回归去拟合这些数据集. 2,正则化线…

源码:https://github.com/cheesezhe/Coursera-Machine-Learning-Exercise/tree/master/ex5 Introduction: In this exercise, you will implement regularized linear regression and use it to study models with different bias-variance properties. 1. Regularized Lin…

作业文件: machine-learning-ex5 1. 正则化线性回归 在本次练习的前半部分,我们将会正则化的线性回归模型来利用水库中水位的变化预测流出大坝的水量,后半部分我们对调试的学习算法进行了诊断,并检查了偏差和方差的影响. 1.1 可视化数据集 x表示水位变化,y表示水流量.整个数据集分成三个部分 模型的训练集,用来从X,y中学习参数. 交叉验证集,从Xval, yval中决定正则化参数 测试集,用来预测的样本,从数据集为 Xtest, ytest. 绘制的图像如图1 1.2 正则化…

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe…

来源:https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting (1) 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图.如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型.我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓.因此线性回归并没有很好拟合训练数据. 我们把此类情况称为欠拟合(underfit…

Regularized Linear Regression with scikit-learn Earlier we covered Ordinary Least Squares regression. In this posting we will build upon this foundation and introduce an important extension to linear regression, regularization, that makes it applicab…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节是对ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regress…

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su…

machine learning(13) --Regularization:Regularized linear regression Gradient descent without regularization                    with regularization                     θ0与原来是的没有regularization的一样 θ1-n和原来相比会稍微变小(1-αλ⁄m)<1 Normal equation without regular…

对于线性回归的求解,我们之前推导了两种学习算法:一种基于梯度下降,一种基于正规方程. 正则化线性回归的代价函数为: 如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化,因为我们未对theta0进行正则化,所以梯度下降算法将分两种情形: 对上面的算法中…

第二周编程作业:Linear Regression 分为单一变量和多变量,假想函数为:hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+⋯+θnxn.明显已经包含单一变量的情况,所以完成多变量可以一并解决单一变量问题. 其中,需要注意的地方: Feature normalization中,sigma是均方误差(标准差).mu是某一列feature的平均值. 代码包上传到gitlab,所有问题的公式都在:coursera的lecture上. 最终结果:Nice work!…

Regularized Linear Regression and Bias/Variance 大多数时候,我们使用机器学习方法得到的结果都不是特别理想,常见 欠拟合 和 过拟合 问题.通过一些变量画出相关的图像,能够帮助理解程序中存在的问题(复杂的算法用在大规模的数据集上,结果往往难以预测). 同样,可以使用这些图像来确定一些参数,来得到更准确的结果.比如,通过 validation curve的到了更合适的 lamda值. 其实前半部分,相当于复习了之前几次作业的线性拟合和多项式非线性拟合.…

问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set…

1.linearRegCostFunction: function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda) %LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for regularized linear %regression with multiple variables % [J, grad] = LINEARREGCOSTFUNCTION(X, y, theta, lamb…

第三周编程作业:Logistic Regression 代码包在gitlab上:https://gitlab.com/luntai/Machine_Learning…

本节主要是练习regularization项的使用原则.因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.因此在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象. Regularized linear regression From looking at this plot, it seems that fitting a straight li…

编程作业有两个文件 1.machine-learning-live-scripts(此为脚本文件方便作业) 2.machine-learning-ex1(此为作业文件) 将这两个文件解压拖入matlab工作区内并将machine-learning-live-scripts内的ex1.mlx拖入到machine-learning-ex1\ex1中 在命令提示符区输入subimit命令,并填写邮箱与提交凭证来提交作业. 1.A simple MATLAB function 修改warmUpExerc…

必做: [*] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[*] plotData.m - Function to display the dataset[*] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[*] gradientDescent.m - Function to run gradient descent 1.warmUpE…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

%% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you will implement the cost and gradient % for logistic regression. You neeed to complete the code in % costFunction.m % Setup the data matrix appropriately…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul…

❄❄❄❄❄❄❄❄[回到目录]❄❄❄❄❄❄❄❄ 本次编程作业中,需要完成的代码有如下几部分: [⋆] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[⋆] plotData.m - Function to display the dataset[⋆] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[⋆] gradientDescent.m -…

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning:六(regularized logistic回归练习) Deep learning:五(regularized线性回归练习) Deep learning:四(logistic regression练习) Deep learning:三(Multivariance Linear Regression练习) Deep lea…

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 3: Logistic Regression & Regularization 笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung/ar…

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和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)…

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…