机器学习专项课程

  • 吴恩达机器学习专项课程 | 运行梯度下降

    在吴恩达机器学习专项课程中,您已经深入了解了梯度下降在线性回归中的应用,现在让我们来看看这个算法在实际运行中的表现。 请看这个演示,左上角是模型和数据图,右上角是成本函数的等高线图,底部则是成本函数的曲面图。通常,w和b会被初始化为0,但在这个演示中,我们设定w=-0.1,b=900,对应的模型是f(x) = -0.1x + 900。 当我们使用梯度下降迈出…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 用于线性回归的梯度下降

    之前在吴恩达机器学习专项课程中,我们讨论了线性回归模型、成本函数以及梯度下降算法。现在,我们要将这三者结合起来,使用平方误差成本函数来构建一个具有梯度下降的线性回归模型。这个模型将帮助我们训练一条直线来拟合训练数据。那么,我们就开始吧! 首先,这是我们的线性回归模型,右边是平方误差成本函数,下面是梯度下降算法。如果我们计算这些导数,会得到特定的公式。关于W的…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 探讨学习率

    学习率、alpha的选择对实现梯度下降的效率有着巨大影响。如果alpha,即学习率选择不当,下降率可能完全无法发挥作用。在吴恩达机器学习专项课程中,我们将更深入地探讨学习率,帮助大家为梯度下降的实施选择更合适的学习率。 梯度下降法则的核心是W的更新公式:W被更新为W减去学习率alpha乘以导数项。要深入了解学习率alpha的作用,我们需要看看当学习率alph…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 理解梯度下降

    现在让我们更深入地研究梯度下降,以更好地了解它在做什么以及它为什么有意义。这是您在吴恩达机器学习专项课程中看到的梯度下降算法。提醒一下,这个变量,这个希腊符号 Alpha,是学习率。学习率控制更新模型参数 w 和 b 时采取的步骤大小。简单地说,学习率决定了每次参数更新的幅度。 这里的这个术语,这个 d over dw,这是一个导数。按照数学惯例,这个 d …

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 梯度下降的实现

    在吴恩达机器学习专项课程梯度讲述到下降算法是机器学习中的核心优化技术,用于最小化成本函数,从而找到模型参数的最优解。让我们详细探讨一下如何在实际中梯度下降的实现。 首先,我们需要明确算法中的几个关键组件: 现在,让我们看看如何应用梯度下降算法来更新参数。以线性回归为例,我们有参数 w 和 b。在每一步中,我们都会按照以下方式更新这两个参数: 这里的“偏导数 …

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 梯度下降

    在吴恩达机器学习专项课程中,我们讨论了梯度下降的基本概念,即如何通过不断地小步调整参数来寻找函数的局部最小值。现在,我们将更深入地了解梯度下降算法的数学细节,并探讨如何在实践中实现它。 首先,我们需要理解“梯度”这个概念。在数学中,梯度是一个向量,它指向函数值增长最快的方向。对于我们的成本函数J(w, b),梯度将告诉我们如何调整参数w和b,以便最快地减少J…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 可视化举例

    让我们进一步探讨w和b的可视化。这里有一个具体的例子,它可以帮助我们更直观地理解成本函数J与模型参数w和b之间的关系。 在这个图中,你看到一个特定的点,这个点对应于一组特定的w和b值,以及由此产生的成本J。具体来说,当w大约等于-0.15,b大约等于800时,我们得到了一条特定的直线(函数f)。这条直线在y轴上的截距为800(因为b=800),斜率为-0.1…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 可视化代价函数

    在吴恩达机器学习专项课程中,您已经看到了关于参数w和b的成本函数J的可视化效果。为了进一步加深理解,我们将探索更丰富的可视化代价函数。 首先,回顾一下我们到目前为止所掌握的知识。我们有一个模型,它包含参数w和b。这个模型的目标是找到能使成本函数J最小的w和b的值。在之前的视频中,为了简化问题,我们暂时将b设置为0。但今天,我们将回归原始的模型设置,即同时考虑…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 理解代价函数

    在吴恩达机器学习专项课程中,当参数 w 取不同值时,模型 f(x) 和成本函数 J(w) 如何变化。这有助于我们理解如何通过调整 w 来找到使成本函数最小化的最佳参数。 首先,我们回顾一下简化后的模型 f(x) = w * x,其中 w 是我们要找的参数。成本函数 J(w) 则衡量了模型预测与真实目标值之间的误差平方和。 现在,假设我们首先将 w 设置为 1…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 代价函数公式

    吴恩达机器学习专项课程中详细讨论了如何定义成本函数,这是线性回归中的关键步骤。成本函数衡量了模型预测与真实目标之间的差异,并帮助我们找到最优的模型参数。 在线性回归中,我们使用的模型是一个线性函数,形式为 f(x) = wx + b,其中 w 和 b 是我们需要确定的参数。我们的目标是找到一组 w 和 b 的值,使得模型对训练数据的预测尽可能接近真实的目标值…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 线性回归模型-part-2

    通过吴恩达机器学习专项课程,我们更深入地了解了监督学习的工作过程。监督学习算法利用训练集来学习和预测。训练集包含输入特征(如房屋大小)和对应的输出目标(如房屋价格),输出目标就是模型需要学习的正确答案。 在学习过程中,监督学习算法会生成一个函数,我们称之为模型。这个模型的功能是接收新的输入特征,并输出一个预测值,我们将其表示为y-hat。这个预测值是模型对实…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 线性回归模型-part-1

    在吴恩达机器学习专项课程中,我们深入探讨了监督学习的整个过程,并以线性回归模型作为第一个实例进行了详细解释。线性回归模型是通过为数据拟合一条直线来预测数值输出的方法,这在现实世界的许多问题中都有着广泛的应用。 我们使用了房屋大小和价格的数据集作为示例,展示了如何利用线性回归模型根据房屋大小来预测其价格。通过训练模型,我们得到了一条与数据点拟合的直线,这条直线…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | Jupyter notebooks

    在吴恩达机器学习专项课程中,您已经了解了监督学习和无监督学习及其示例。为了加深对这些概念的理解,我鼓励您在本课程中积极参与,学习并尝试编写代码来实践这些概念。 当今,机器学习和数据科学从业者广泛使用的工具之一是Jupyter Notebook。这是一个强大的交互式编程环境,允许您编写代码、进行实验和可视化结果。在本课程中,您将在自己的Web浏览器中构建一个J…

    2024年3月14日
    00180
  • 吴恩达机器学习专项课程 | 无监督学习-part-2

    在吴恩达机器学习专项课程中,您已经了解了无监督学习的基本概念以及聚类这一无监督学习方法的示例。现在,让我们对无监督学习给出一个更正式的定义,并简要介绍除聚类之外的其他无监督学习方法。 在无监督学习中,与监督学习不同,我们并没有与输入数据x相对应的输出标签y。算法需要从数据中自动发现结构或模式,而不依赖于任何预定义的标签。聚类只是无监督学习中的一种方法,它通过…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 无监督学习-part-1

    在监督学习之后,我们来看看另一种广泛应用的机器学习形式——无监督学习。尽管名字听起来可能有些陌生,但实际上无监督学习同样强大且重要。 回顾吴恩达机器学习专项课程中的监督学习,它通常涉及带有输出标签y的示例,比如良性或恶性的肿瘤分类。然而,在无监督学习中,我们并没有这样的标签。相反,我们面对的是一堆未标记的数据,算法需要自行找出其中的结构或模式。 无监督学习之…

    2024年3月14日
    0074
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Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。