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原创 机器学习第3周编程作业

function plotData(X, y)%PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure % PLOTDATA(x,y) plots the data points with + for the positive examples% and o for the negative examples. X is as

2016-08-04 20:26:31 1671 1

原创 机器学习笔记第3周

第 1 节课 Classification and Representation线性回归算法不能用于分类问题(是否是垃圾邮件,肿瘤是否是恶性)逻辑回归S型函数(逻辑函数):把hθ(x)的值化为0-1之间如果hθ(x)=0.7,则认为y=1的概率是0.7决策边界(decision boundary)更复杂的决策边界:x1^2+x2^2>=1时y=1第 2 节课

2016-08-02 10:48:57 263

原创 机器学习第2周编程作业

function A = warmUpExercise()%生成5*5的单位矩阵%WARMUPEXERCISE Example function in octave% A = WARMUPEXERCISE() is an example function that returns the 5x5 identity matrixA = [];% =============

2016-07-27 22:25:54 2274

原创 机器学习笔记第2周第6课octave教程和向量化

不等于:~=异或: xor(1,0)基本操作:>>a = pi;>>a a = 3.1416>>disp(a); 3.1416>>disp(sprintf('2 decimals: %0.2f', a)) 2 decimals: 3.14>>disp(sprintf('2 decimals: %0.6f', a)) 2 decimals: 3.141593

2016-07-27 17:36:49 878

原创 机器学习笔记第2周

第2课 Multivariate Linear Regression 多元线性回归

2016-07-24 12:27:59 1030

原创 机器学习笔记第1周

第2课 Introduction监督学习:根据已知数据集,推测出其他数据的值回归问题:预测连续值的输出。分类问题:预测离散值的输出支持向量机算法无监督学习聚类算法:找出数据集中的结构,分成多个聚类鸡尾酒会算法:两个不同位置的麦克风,分离出两个不同的音源OctaveCocktail party problem algorithm[W,s,v] =

2016-07-22 18:30:32 811

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