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自己实现一个吴恩达《机器学习》中的神经网络算法

自己实现了一个简单的三层神经网络算法,并进行了封装。

2020-02-14 19:04:09

吴恩达《机器学习》神经网络笔记

- 神经网络的优点- 神经网络模型- 对模型的理解- 模型用于多分类

2020-02-02 11:05:31

MNIST数据集fetch_mldata无法使用

之前也有人写过了吧,但管他的,我记了方便自己查阅首先就是先把这个数据集下载下来,然后from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='')一开始是打算用这个方法的,但data_home太麻烦了。后面又查了一下,发现scikit-learn 新的版本已经放弃...

2020-01-18 22:36:31

python小知识——None不是False

感觉被自己的flag坑了,每天写博客,这并不是每天都有东西写呀。。算了,就写点小知识点吧python中当我们写if语句,并不会区分 "if not a: " 和 “if a == None:” 这两个语句,但事实上,这是不同的,虽然实际效果上常常是相同的。“not a” 表示的是a不等于True的时候,即 “a==False” ,判断的是 “bool” 。而None表示的是不存在,pytho...

2020-01-17 21:25:39

吴恩达《机器学习》正则化笔记

这章感觉没啥内容呀,是我自己理解没到位吗??就讲了几个概念,过拟合、欠拟合和相应的处理办法。首先是讲了给一个数据集,我们通过模型就可以去拟合。这就会出现三种情况:欠拟合(under fit)、拟合(just fit)、过拟合(over fit)。顾名思义,欠拟合,就是拟合的不够,具体是指有太高的误差了(high bias);而拟合就是比较好的拟合了数据,预测效果也比较好;而过拟合是指完美的拟...

2020-01-16 22:11:36

吴恩达《机器学习》逻辑回归笔记

- 线性回归为什么没办法做分类问题- 逻辑回归的模型(Logistic Regression)- 决策边界(Decision Boundary)- 代价函数(Cost Function)- 其他的小知识点

2020-01-15 19:23:08

闲暇随笔记

多情应笑我,早生华发。

2020-01-14 22:03:45

吴恩达《机器学习》多变量线性回归笔记

今天公式不是很多,还是用电子的吧,就不拍照了,最后在附上python代码。内容要点有: - 基本模型(Hypothesis) - 特征缩放(Feature Scaling) - α参数的评价和选择(Estimating) - 正规方程(Normal Equation) - Python代码

2020-01-13 23:10:54

机器学习简单线性回归中的线性代数

学习了单变量的线性回归,进行了代码的实现和改进,模仿sklearn的封装进行了for循环语句和向量化的语句测试和比较,发现向量化的确能大幅度的改进该算法的效率。

2020-01-12 21:16:46

吴恩达《机器学习》矩阵运算笔记

写数学公式太麻烦了,还是手写拍照比较方便,毕竟只是自己的学习笔记,看得懂就好,没必要花太多时间。第三章 线性代数回顾矩阵的加法矩阵的乘法矩阵的逆矩阵的转置...

2020-01-11 12:18:32

吴恩达《机器学习》线性回归模型笔记

吴恩达《机器学习》线性回归模型线性回归模型其实就是一个一元一次方程,有两个参数,该算法要做的事情就是找到拟合数据集最好的参数。

2020-01-10 20:05:02

吴恩达《机器学习》绪论笔记

万事开头难,从来没写过博客,没必要要求太高,反而容易放弃。就慢慢来吧,一点点的学习和进步,希望自己坚持下去,通过博客记录自己的学习历程。

2020-01-09 20:26:07
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