Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现2
在上一篇文章中，我们讨论了单变量和多变量线性回归的Python实现方法。现在我们讲逻辑回归。大家要注意，如何克服过度拟合的问题，这将是讨论的重点。 基础知识 强烈建议你先看第3周的视频讲座，首先应该对Python系统有个基本的了解。在这里，我们将研究一个在业界最广泛应用的机器学习算法。 逻辑回归 在这部分练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。 场景描述： 假设你是一个大....
Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现（第1部分）
几个月前，我在Coursera（免费大型公开在线课程项目）上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说，这都是一个很好的入门课程，但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇，最终我决定重做一遍，这次用Python来完成。 在这一系列的博文中，我打算用Python编写程序。这么做有以下几个原因: ....
Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业（Exercise 2）及总结
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...
Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业（Exercise 1）
Exercise 1：Linear Regression---实现一个线性回归 在本次练习中，需要实现一个单变量的线性回归。假设有一组历史数据<城市人口，开店利润>，现需要预测在哪个城市中开店利润比较好？ 历史数据如下：第一列表示城市人口数，单位为万人；第二列表示利润，单位为10,000$ 5.5277 9.1302 8.5186 13.6620 7...
Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总
笔记总结，各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式） Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week10(优化梯度下降)
本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence Advanced Topics Online Le...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）
本周内容较多，故分为上下两篇文章。 本文为下篇。 一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统） Developing and Evaluat...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(上)(异常检测&推荐系统)
本周内容较多，故分为上下两篇文章。 一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统） Developing and Evaluating an ...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-means&PCA)
Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法，会学习到如下概念 聚类（clustering） PCA(Principal Componets Analysis主成分分析)，用于加速学习算法，有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用。 一、内容概要 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objecti...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)
Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。 以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一、内容概要 Evalu...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
人工智能平台 PAI您可能感兴趣
- 人工智能平台 PAI pytorch
- 人工智能平台 PAI serving
- 人工智能平台 PAI forest
- 人工智能平台 PAI异常
- 人工智能平台 PAI检测
- 人工智能平台 PAI实战
- 人工智能平台 PAI标签
- 人工智能平台 PAI构建
- 人工智能平台 PAI系统
- 人工智能平台 PAI云上
- 人工智能平台 PAI pai
- 人工智能平台 PAI机器学习
- 人工智能平台 PAI算法
- 人工智能平台 PAI模型
- 人工智能平台 PAI python
- 人工智能平台 PAI应用
- 人工智能平台 PAI数据
- 人工智能平台 PAI人工智能
- 人工智能平台 PAI平台
- 人工智能平台 PAI训练
- 人工智能平台 PAI ai
- 人工智能平台 PAI入门
- 人工智能平台 PAI实践
- 人工智能平台 PAI深度学习
- 人工智能平台 PAI优化
- 人工智能平台 PAI方法
- 人工智能平台 PAI特征
- 人工智能平台 PAI阿里云
- 人工智能平台 PAI部署
- 人工智能平台 PAI分类
阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
+关注