svm算法手写matlab代码-Machine-Learning-Andrew-Ng:该存储库包含本课程中编程作业的答案
svm算法手写matlab代码Ng的机器学习
该存储库以代码形式包含我的答案，并以pdf形式包含对本课程编程作业的解释。
使用的编程语言是MATLAB。
练习题
下面的结构显示了我如何制作每个pdf报告的鸟瞰图。
练习1：线性回归
该练习涵盖并实施了带有一个变量的线性回归，以预测餐车的利润。
数据包含城市的利润和人口。
1定义问题和数据集2浏览数据3梯度下降3.1更新公式3.2实施3.3计算成本3.4梯度下降4可视化
练习2：逻辑回归
该练习涵盖了应用于两个不同数据集的逻辑回归。
第一个数据集用于创建一个模型，该模型将有助于预测学生是否被大学录取。
第二个数据集用于探索正则化的概念，并预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。
1
Logistic回归1.1挑战1.2可视化数据1.3实施1.3.1假设和sigmod功能1.3.2成本函数和成本梯度1.3.3使用fminunc学习参数1.3.4评估逻辑回归2正则Logistic回归2.1挑战2.2可视化数据2.3特征映射2.4成本函数和梯度2.5绘制决策边界
练习3：多类别分类和神经网络
该练习涵盖了识别手写数字的多类别分类问题
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资源详情
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