文件名称:
Coursera-Introduction-to-machine-learning:完成课程时完成实际作业-源码
开发工具:
文件大小: 28mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：吴恩达的Coursera机器学习课程
该资料库包含学习课程时完成的所有编程作业。 以下是课程每周中完成的作业的简要说明。
第一周
该课程的第一周没有实际作业，因为它是与机器学习入门相关的基本概念和术语的简介。
第二周
在课程的第2周，实际作业的目的是使用梯度下降甚至法线方程学习线性回归（单变量和多变量）。 作业包括使用梯度下降算法和正态方程算法对数据进行可视化，对数据进行特征归一化，计算成本函数和各个梯度。
我们实施了线性回归来预测餐车的利润。 假设我们是一家餐饮连锁店的首席执行官，并且正在考虑在不同的城市开设新的门店。 该连锁店已经在各个城市开了卡车，您可以获得城市的利润和人口数据。 您想使用此数据来帮助您选择要扩展到下一个城市。
第三周
在课程的第3周，实际作业的目的是学习逻辑回归。 分配包括可视化数据，对数据执行特征归一化，计算成本函数，各个梯度以及添加正则化项
在上半年的作业中，
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