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RSS订阅原创 吴恩达机器学习神经网络练习题（python）
练习题背景：网易云课堂->吴恩达机器学习课程->神经网络练习题关于练习题的详细内容以及神经网络的原理在这里就不再叙述了。octave代码下载神经网络Python实现代码：import scipy.io as sioimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import...
2019-04-10 20:25:11
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原创 吴恩达机器学习逻辑回归练习题：逻辑回归及规则化（python实现）
练习题背景：网易云课堂->吴恩达机器学习课程->逻辑回归练习题对于练习题的详细内容，和课程中推荐的octave编程实现，请见：吴恩达机器学习逻辑回归练习题：逻辑回归及规则化（octave实现）这边只贴出整个逻辑回归步骤的Python实现代码，每个步骤在代码中有注释说明，变量和函数的命名也基本与练习题资料一致。整个练习题基本按照习题资料中的步骤进行实现，在实现过程中，我感觉p...
2019-01-07 18:55:44
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原创 吴恩达机器学习逻辑回归练习题：逻辑回归及规则化（octave实现）
练习题背景：网易云课堂->吴恩达机器学习课程->逻辑回归练习题目录Logistic Regression数据可视化逻辑回归实现sigmoid函数实现损失函数及梯度使用fminumc函数学习参数评估逻辑回归ex2函数的输出内容Regularized logistic regression数据可视化特征映射损失和梯度使用fminunc...
2019-01-04 19:03:56
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原创 吴恩达机器学习线性回归练习题：多变量线性回归（python实现）
练习题背景：网易云课堂->吴恩达机器学习课程->线性回归练习题->多变量线性回归对于练习题的详细内容，和课程中推荐的octave编程实现，请见：吴恩达机器学习线性回归练习题：多变量线性回归（octave实现）这边只贴出整个多变量线性回归步骤的Python实现代码，每个步骤在代码中有注释说明，变量和函数的命名也基本与练习题资料一致。全部代码：import pand...
2018-12-29 17:50:01
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原创 吴恩达机器学习线性回归练习题：多变量线性回归（octave实现）
单变量的线性回归模型就不再细说了，这里只记录多变量线性回归中几个需要实现的步骤和函数，其他内容在课程中的讲义和习题中都有详细描述。特征标准化，对应featureNormalize函数 作用：消除不同特征间的量纲，提高梯度下降的速度，缩短收敛时间 需要在featureNormalize.m文件中填充的代码： mu = mean(X); % 计算每个特征的均值sigma = s...
2018-12-28 17:18:27
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原创 基于Oryx2的推荐系统搭建
一、Oryx2介绍Oryx2是基于Apache Spark和Apache Kafka的lambda架构的实现，提供了专业的大规模机器学习的算法实现，它不仅是一个方便我们来构建应用程序的框架，而且还提供了协同过滤，分类，聚类和回归机器学习算法实现的应用程序供我们直接使用。Oryx2主要由以下三个部分构成：1. 通用的lambda架构，提供batch、speed和serving三个层级，这三个层...
2018-05-04 18:17:42
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空空如也
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