学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归，主要介绍了梯度下降法，逻辑回归的损失函数，多类别分类等等 简要介绍：逻辑回归算法是分类算法，我们将它作为分类算法使用。...有时候可能因为这个算法的名字中出现了回归”使你感到困惑，但逻辑回归算法实际上是一种分类算法，它适用于标签 y 取值离散的情况，如：1 0 0 1。...这样符合单调性，就可以使用梯度下降法。 于是代价函数定义如下 ? 3. 参数更新迭代 这个与线性回归相同 ? 4....我们将多个类中的一个类标记为正向类（y=1），然后将其他所有类都标记为负向类，如图 ? 在我们需要做预测时，我们将所有的分类机都运行一遍，然后对每一个输入变量，都选择最高可能性的输出变量。
【新智元导读】本文作者两次完成 Hinton 在 coursera 上的经典课程“机器学习中使用的神经网络”，他对这门课程作了总结介绍并极力推荐：这门课很难，但绝对是必修课。...当然，我的想法在2013年左右改变了，但这个课程我一直存着。直到两年之后，我决定上 Andrew Ng 的《机器学习》课，然后得以过了一遍 Hinton 的这门课。...有许多学员评论说，NNML 比 Andrew Ng 的机器学习课要难的多（Andrew Ng 的 Machine Learning 课地址：https://www.coursera.org/learn/...假设你只是想使用 ML / DL 的一些好用的工具，你可以学 Andrew Ng 的课程，试验一系列的实现，然后就可以自以为是专家了——现在很多人正是这样。...实际上，Ng 的机器学习课程的设计就是只给你尝试一下 ML，而且你确实能够在课程完成后学会使用许多 ML 工具。 也就是说，你应该意识到你对 ML / DL 的理解还是非常浅的。
引言 吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！...课程中没有复杂的公式推导和理论分析，让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识，便于快速入门。...今天带来第一周课程的笔记：监督式学习和非监督式学习。 主要内容： 监督学习和无监督学习 单变量线性回归问题 代价函数 梯度下降算法 1-1....梯度下降VS线性回归算法 批量梯度下降算法 对之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即： 这种梯度下降的算法称之为批量梯度下降算法，主要特点： 在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本...在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算,需要对所有m个训练样本求和 至此，第一周的课程笔记完毕！
在学习机器学习的过程中，很容易找不到方向。一方面要学的东西很多，另一方面许多资源教的都是相同的内容，只不过是方法不同，有些方法还会令人感到困惑。机器学习是一个体系庞大且快速发展的学科。...常见的ML算法 ML算法有很多，每种算法都有自己的应用场景。我们可以根据学习方式或者相似性对这些算法进行分类。下方图表（在新的标签页打开）根据相似性很好地总结了常见的ML算法。...阅读本教程，学习构建线性回归模型的四大方法：简单线性回归、普通最小二乘法、梯度下降法和正则化。 你很快就会发现，当前机器学习大都使用的是统计学上的各种曲线拟合方法。...作者：Andrew Ng，保留所有权利 深度学习最让人激动的一点在于它在特征学习上的表现；算法可以很好地从原始数据中检测出特征。举个典型的例子：深度学习模型可以从汽车图像中识别出车轮。...当你透彻地理解了基本知识后，你应该弄清自己对机器学习的哪个领域感兴趣，你是想在你的应用程序中应用机器学习？还是想进行机器学习的研究？
在学习机器学习的过程中，很容易找不到方向。一方面要学的东西很多，另一方面许多资源教的都是相同的内容，只不过是方法不同，有些方法还会令人感到困惑。机器学习是一个体系庞大且快速发展的学科。...因此，在阅读关于ML的技术和数学资料时，一定要注意“模型”具体指的是什么。 常见的ML算法 ML算法有很多，每种算法都有自己的应用场景。我们可以根据学习方式或者相似性对这些算法进行分类。...阅读本教程，学习构建线性回归模型的四大方法：简单线性回归、普通最小二乘法、梯度下降法和正则化。 你很快就会发现，当前机器学习大都使用的是统计学上的各种曲线拟合方法。...作者：Andrew Ng，保留所有权利 深度学习最让人激动的一点在于它在特征学习上的表现；算法可以很好地从原始数据中检测出特征。举个典型的例子：深度学习模型可以从汽车图像中识别出车轮。...当你透彻地理解了基本知识后，你应该弄清自己对机器学习的哪个领域感兴趣，你是想在你的应用程序中应用机器学习？还是想进行机器学习的研究？
学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归，主要介绍了梯度下降法，正规方程，损失函数，特征缩放，学习率的选择等等 1.梯度下降法 原理图解： ? （1） 目标：最小化建立代价函数 ?...（2） 梯度下降法的参数更新 ? （3） 注意事项与实用技巧 ①多变量线性回归，每个变量要进行特征缩放到相同范围 ? ②画绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛 ?...正规方程 上面使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案。 ?...梯度下降法与正规方程比较 ? 总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数θ的替代方法。具体地说，只要特征变量数量小于一万，通常使用标准方程法，而不使用梯度下降法。
背景 在我开始这一周的机器学习之前，我已经阅读过一些相关的文章了， 并且学习了一半吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上的机器学习课程，以及一些其他的理论课程。...你意识到你可以使用 ML 来解决现实生活中的问题的时刻是很一个关键的时刻。 星期三：从头开始 在玩转各种 Scikit Learn 模块后，我决定尝试从头开始写一个线性回归算法。...我想这样做是因为我一直觉得我真的不明白后台发生了什么。 幸运的是，coursera 课程详细介绍了几种算法的工作原理，这在很大程度上是有用的。...更具体地说，它描述了使用具有梯度下降的线性回归的最底层的概念。 ? 这肯定是最高效的学习技巧，因为它迫使你了解后台的一些细节。 我强烈建议你也这么做。...但它很实用，因为它会讲如何使用 Scikit Learn，这比 Coursera 课程中的告诉你用 Octave 从头开始实现算法更易于应用到实际问题。
最近我刚刚完成了 Andrew Ng（吴恩达）在 Coursera 上的 deeplearning.ai 的专业化课程，所以我想与大家分享一下我在学习这套课程中的想法以及经验。...然后从 Andrew Ng 的第一个大型开放式网络课程（Massive Open Online Course, MOOC）的视频中，我了解到他是一位机器学习领域的好讲师。...你所要具备的基础知识只是知道一点点如何计算矩阵代数，懂得通过偏导来计算梯度，懂得基本的线性回归模型以及梯度下降法，而剩下的其它知识 Andrew 都会教你的。...你将学习到 Logistic 回归、损失函数、激活函数以及梯度下降法（随机梯度下降法和小批量梯度下降法）是如何工作的。同时还将快速介绍如何使用 Python 的 Numpy 库进行矩阵代数计算。 ?...对一张猫的图像进行分类预测 该课程的主要任务是进行概览式简介。Andrew Ng 是一位出色的讲师，即便是那些数学基础较差的同学应该也能很好地理解上课所讲的内容。
中开发梯度提升机集成 将 Sklearn、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 用于梯度提升 Python 中的生长和修剪集成 Python 中基于直方图的梯度提升集成 开发对集成学习如何工作的直觉...混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...Python 差分进化的全局优化 Python 双重退火优化 Python 中从零开始的进化策略 使用随机优化算法的特征选择 使用 SciPy 的函数优化 如何从零开始实现梯度下降优化 从零开始的 AdaMax...梯度下降优化 从零开始的 AMSGrad 梯度下降优化 从零开始的 Nadam 梯度下降优化 从零开始的 Adadelta 梯度下降 从零开始的 AdaGrad 梯度下降 从零开始的动量梯度下降 从零开始的...Nesterov 动量梯度下降 从零开始的 RMSProp 梯度下降 什么是机器学习中的梯度？
Andrew Ng机器学习课程笔记（三）之正则化 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365475.html 前言...学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化，主要介绍了线性回归和逻辑回归中，怎样去解决欠拟合和过拟合的问题 简要介绍：在进行线性回归或逻辑回归时，常常会出现以下三种情况 回归问题： ?...这样做的话，我们在尝试最小化代价时也需要将这个表达式纳入考虑中，并最终导致选择较小一些的θ3和θ4，那样就从过拟合过渡到拟合状态。 经过正则化处理的模型与原模型的可能对比如下图所示： ? 2....正则化线性回归 （1）基于梯度下降 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θ0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形： ?
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。...Andrew Ng能以一种愉快的语调把知识点讲得很清楚，他的课也很容易学。如果你决定尝试用Python完成这门课程，祝你好运，我希望这个帖子是令人鼓舞的！...Python作业代码 rsdsdsr公开了他的作业代码： https://github.com/seddonr/Ng_ML 内容： Ex1：线性回归 有一个变量和多个变量。...这门课也是技巧和实践并重，“你不仅可以学习到学习的理论基础，还可以获得所需的实用知识，快速有效地将这些技术应用于新的问题”。课程中还将介绍了硅谷在机器学习和人工智能方面创新的一些最佳实践。...本课程还将从大量的案例研究和应用中吸取教训，以便学习如何将学习算法应用于构建智能机器人（感知，控制），文本理解（网络搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医学信息学，音频，数据库挖掘等领域。
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。...我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程，但我没有使用推荐的Matlab/Octave，而是完全用Python来完成。...你不必成为Python专家——在完成这门课程之前，我的Python经验仅限于“使用Python自动化枯燥的东西”，以及学过一些关于NumPy和Matplotlib基础知识的非常简短的教程。...Andrew Ng能以一种愉快的语调把知识点讲得很清楚，他的课也很容易学。如果你决定尝试用Python完成这门课程，祝你好运，我希望这个帖子是令人鼓舞的！...Python作业代码 rsdsdsr公开了他的作业代码： https://github.com/seddonr/Ng_ML 内容： Ex1：线性回归 有一个变量和多个变量。
2.播放列表：Sentdex的TensorFlow教程（114 K视图） - 4.5小时 这个由Sentdex制作的14个视频的播放列表是对Python中的深度学习最系统、最彻底解释，而且简洁而又易于理解的教程...5.教程：使用Python和Theano库进行深度学习（201 K视图） - 52分钟 在不到一个小时的时间了解Theano。...10.免费在线课程：Andrew Ng深度学习（完整课程）（28 K视图） - 4周课程 就像我以前在金融界的ML十大视频文章中，我已经保存了最后的最好的东西。...如果你想学习深度学习作为一个在线课程，吴恩达可以说是最有名的ML讲师。...作为一个为期四周的课程，涵盖了98个视频，本课程将教你如何使用DL，神经网络，二元分类，导数，梯度下降，激活函数，反向传播，正则表达，RMSprop，dropout。
应用梯度下降法或者是拟牛顿法对 L(w) 求极大值，就可以得到 w 的估计值了。 3....(注：虚线表示为 0 的权重，在第一张图中没有画出来，可以看到 logistic regression 就是 softmax regression 的一种特殊情况) 在实际应用中，为了使算法实现更简单清楚...等号右边第一项是训练样本 label 对应的输出节点上的概率的负对数，第二项是 weight decay ，可以使用梯度下降法和 L-BFGS 等算法可以保证收敛到全局最优解。...梯度下降法中我们熟知的是标准的梯度下降算法 (ordinary gradient descent)， 即每次迭代需要计算基于所有 datapoint 的 loss function 的 gradient...根据 Andrew Ng 的课程， train set : validation set : test set = 6 : 2 : 2, 这里，我们用的是 5 : 1 : 1.
Machine Learning笔记（三） 多变量线性回归 注：本文内容资源来自 Andrew Ng 在 Coursera上的 Machine Learning 课程，在此向 Andrew Ng 致敬...多特征的线性回归问题，被称为 多变量线性回归问题。 二、多变量梯度下降（Gradient Descent for Multiple Variables） ?...例如，房屋的尺寸一般在数千左右，然而卧室的个数往往是个位数的，要将他们原封不动地表示在图像中，将会造成大部分的数据都拥挤在一个范围内。极度的不均匀将导致梯度下降速度的减缓，无法进行有效区分。...在本节中，我们将讨论特征的选择以及如何用这些特征获得好的学习算法，以及一部分多项式回归问题，它可以使用线性回归的方法来拟合非常复杂的函数，甚至非线性函数。 以预测房价为例。...六、正规方程（Normal Equation） 对于某些线性回归问题，使用正规方程来求解参数 θ 的最优值更好。 对于目前我们使用的梯度下降方法， J(θ) 需要经过多次的迭代才能收敛到最小值。
首先来看一下Ryan对该课程的总体评价： 吴恩达先生（Andrew Ng）的3门课程都超级有用，教会了我许多实用的知识。吴教授擅长过滤掉流行词汇，用一种清晰简洁的方式解释了一切。...此外，还有好多算法方面的革新使DNN‘s的训练变得非常快。比如将Sigmoid激活函数转换成ReLU激活函数已经对梯度下降等优化过程产生了巨大的影响。...在作业中，他还提供了一个标准化的矢量代码设计样本，这样你就可以很方便的应用到自己的应用中了。...心得9: 为什么使用小批量（mini-batch）梯度下降？ 吴教授使用等高线图解释了减小和增加小批量尺寸的权衡。...在模型开发过程中，如果你的目标改变，那么随后才可以更改评估度量标准。 Ng给出了在猫分类应用程序中识别色情照片的例子！ 心得14：测试集/开发集的分布情况 始终确保开发集和测试集具有相同的分布。
另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。...另外本系列课程也设有Jupyter Notebook形式练手项目，具体的可跳转至Coursera深度学习(DeepLearning.ai)课程习题--Python学习。 1、神经网络概要 ?...相比sigmoid和tanh函数，Relu激活函数的优点在于： 梯度不饱和。梯度计算公式为：1{x>0}。因此在反向传播过程中，减轻了梯度弥散的问题，神经网络前几层的参数也可以很快的更新。...9、10节的内容都是介绍的神经网络的计算过程，更加详细的可以参看Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法） 11、随机初始化 在神经网络中,如果将参数全部初始化为...更加详细的介绍可参看Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(梯度检测&BP随机初始化) 参考资料: Deep learning系列（七）激活函数 神经网络为什么要有激活函数，为什么
在例子中，我们在输入层有四个神经元数据：出发地、目的地、出发日期航空公司。输入层将数据传给第一个隐藏层。 隐藏层中，我们需要考虑计算的方法。...为了解决这个问题，我们引入一个新的概念梯度下降。 梯度下降是一种方法，可以让我们找到一个函数的最小值，在本次案例中，我们正尝试寻找最低的损失函数。...这就是为什么你需要强劲的计算力了。 当然，神奇的是损失函数的更新下降是梯度下降的，由程序自动完成的。 一旦通过这样的训练得到了比较好的模型，那么就可以通过他来预测未来航空公司的价格。...目前，深度学习最好的课程是Andrew Ng的深度学习课程。如果你对获得证书不感兴趣，你可以免费体验这个课程。 如果你有任何问题，或者想了解深度学习相关的技术概念，可以回复本帖。...• 通过数据集的每次迭代，使用梯度下降来调整神经元之间的权重，从而降低损失函数数据。 如果你喜欢这篇文章，请给我一些鼓励！让更多人看到它，谢谢！
学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络，主要介绍前向传播算法，反向传播算法，神经网络的多类分类，梯度校验，参数随机初始化，参数的更新等等 1.神经网络概述 之前说的线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点...神经网络代价函数 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也只有一个因变量y，但是在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的hθ(x)是一个维度为K的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量...梯度校验 当我们对一个较为复杂的模型（例如神经网络）使用梯度下降算法时，可能会存在一些不容易察觉的错误，意味着，虽然代价看上去在不断减小，但最终的结果可能并不是最优解。...对梯度的估计采用的方法是在代价函数上沿着切线的方向选择离两个非常近的点然后计算两个点的平均值用以估计梯度。
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