分类：机器学习练习

2021
05-02

吴恩达机器学习练习:SVM支持向量机

1SupportVectorMachines1.1ExampleDataset1%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromsklearnimportsvm大多数SVM的库会自动帮你添加额外的特征X₀已经θ₀，所以无需手动添加mat=loadmat('./data/ex6data1.mat')print(mat.keys())#dict_keys(['__header__','__version__','__globals__','X','y'])X... 继续阅读 >

2021
04-27

吴恩达机器学习练习:神经网络(反向传播)

1NeuralNetworks神经网络1.1Visualizingthedata可视化数据这部分我们随机选取100个样本并可视化。训练集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的数字的灰度图像。每个像素代表一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在我们的数据矩阵X中，每一个样本都变成了一行，这给了我们一个5000×400矩阵X，每一行都是一个手写数字图像的训练样本。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyp... 继续阅读 >