吴恩达机器学习逻辑回归实验

时间: 2023-08-16 18:06:55 浏览: 27
根据引用内容，吴恩达的机器学习课程中对逻辑回归进行了实验。逻辑回归是一种用于预测二分类问题的机器学习算法。在这个实验中，假设你是一个大学部门的管理员，想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。你可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每个训练样本，你都有申请人在两门考试中的成绩和录取决定。通过建立一个逻辑回归模型，你可以根据申请人的考试成绩来预测他们是否会被大学录取。这个实验的目的是通过训练样本来构建一个逻辑回归模型，用以预测学生是否被录取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [吴恩达机器学习--逻辑回归](https://blog.csdn.net/m0_68111267/article/details/129910241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [吴恩达机器学习课后作业Python实现（二）：逻辑回归](https://blog.csdn.net/weixin_50345615/article/details/125984757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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吴恩达机器学习逻辑回归的实验结果分析

吴恩达在机器学习中介绍了逻辑回归算法，并给出了一个实验来演示逻辑回归的应用。在这个实验中，吴恩达使用了一个数据集，其中包含了一些学生的考试成绩和是否被大学录取的信息。他利用逻辑回归算法来建立一个模型，根据学生的成绩来预测他们是否会被录取。 在这个实验中，吴恩达展示了如何使用逻辑回归来解决一个二分类问题。他首先对数据进行了可视化，然后将数据集分成训练集和测试集。接着，他使用训练集来训练逻辑回归模型，并使用测试集来评估模型的性能。 逻辑回归模型的输出是一个概率值，表示该样本属于正类的概率。在这个实验中，吴恩达将概率值大于0.5的样本预测为正类，概率值小于等于0.5的样本预测为负类。他使用了准确率和查准率/查全率来评估模型的性能。 实验结果显示，逻辑回归模型在测试集上的准确率为89%，查准率为91%，查全率为81%。这意味着模型能够有效地区分正类和负类，并且有较高的预测准确性。 总的来说，吴恩达的逻辑回归实验演示了如何使用逻辑回归算法来解决二分类问题，并且展示了如何使用准确率、查准率和查全率来评估模型的性能。

吴恩达机器学习逻辑回归

逻辑回归是机器学习中的一种分类算法，由于其简单且易于理解的特点，被广泛应用于各种领域。吴恩达是机器学习领域的知名专家，他在机器学习课程中也有详细讲解逻辑回归。 逻辑回归的目标是根据输入特征预测样本的类别。它通过一个 sigmoid 函数将连续的预测值映射到 [0, 1] 之间，表示样本属于某个类别的概率。在训练过程中，逻辑回归通过最大似然估计或梯度下降等方法来优化模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。 在实际应用中，逻辑回归可以用于二分类问题，也可以通过一对多的方式扩展到多分类问题。它可以处理线性可分和线性不可分的数据，并且在特征维度较高的情况下也具有较好的效果。 如果你对逻辑回归算法有更具体的问题，我可以为你提供更详细的解答。

机器学习逻辑回归吴恩达

机器学习逻辑回归是一种常用的分类算法，适用于标签取值离散的情况，如1和0。它通过假设函数来表示分类边界，并使用损失函数来优化模型的参数。对于多分类问题，可以使用一对多的方法进行处理。在吴恩达的机器学习课程中，他详细介绍了逻辑回归的原理和实现，并提供了练习题和答案。你可以使用Octave编写逻辑回归算法，并根据要求将答案填充到相应的函数文件中。

吴恩达机器学习sklearn

吴恩达机器学习是指由吴恩达教授主讲的一门机器学习课程，该课程旨在向学习者介绍机器学习的基本概念、算法和应用。而sklearn是Python中一个常用的机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等等。在sklearn中，我们可以使用这些算法来训练模型，并对模型进行评估和优化。同时，sklearn还提供了许多实用的工具，例如数据预处理、特征选择、模型选择等等，这些工具可以帮助我们更加高效地进行机器学习任务。

吴恩达机器学习ex2

吴恩达机器学习ex2是指吴恩达在其机器学习课程中提供的第二个编程作业，即逻辑回归(Logistic Regression)的实现。这个实现是基于Matlab/Octave完成的。在这个作业中，学生需要根据给定的数据集实现逻辑回归算法，并进行模型训练和预测。 参考黄海广的笔记中的代码示例展示了一种使用Python实现的方法。首先，导入必要的库，包括numpy、pandas、matplotlib和scipy.optimize。然后，根据数据集的特点，初始化变量。代码中cols变量表示数据集的列数，X2表示除了第一列外的所有列的数据，y2表示第一列的数据。接下来，将X2和y2转换为数组类型，并创建一个长度为11的零数组theta2。最后，设定正则化参数为1，计算代价和梯度。 关于具体算法实现的细节，包括代价函数(costreg)和梯度函数(gradientReg)，可以参考实际代码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [【机器学习】 吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现](https://blog.csdn.net/m0_52427832/article/details/125358227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [吴恩达《机器学习》课后测试Ex2：逻辑回归（详细Python代码注解）](https://blog.csdn.net/qq_44577070/article/details/120644061)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

sklearn吴恩达机器学习

sklearn是一个Python机器学习库，其中包含了许多用于机器学习和数据挖掘的工具和算法。吴恩达是一位著名的机器学习专家，他在机器学习领域有着丰富的经验和知识。他在一些课程中介绍了机器学习的基本概念和算法，并提到了一些使用sklearn库进行机器学习的实例和案例。他的课程包括《Introduction to machine learning with scikit-learn》、《林轩田机器学习》和《李宏毅机器学习》等。 在这些课程中，吴恩达也提到了一些机器学习中常用的算法和方法，例如正规方程法。正规方程法是一种在数据量不大时比较适用的方法，它不需要进行归一化。在多变量线性回归中，正规方程法可以用来求解最优的模型参数。 如果你想使用sklearn来训练逻辑回归模型，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入sklearn库以及需要的数据集： python import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression X = np.array([[0.5, 1.5], [1,1], [1.5, 0.5], [3, 0.5], [2, 2], [1, 2.5]]) y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1]) 2. 创建并拟合逻辑回归模型： python lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(X, y) 这样你就可以使用sklearn库中的逻辑回归模型进行训练并得到模型参数。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理和模型调优步骤。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [DJH-ML:机器学习记录，Apachecn，sklearn，维基百科](https://download.csdn.net/download/weixin_42126677/18303041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [吴恩达机器学习课后作业ex1（python实现）](https://blog.csdn.net/weixin_55037029/article/details/127620509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [【吴恩达机器学习】初识sklearn函数](https://blog.csdn.net/qq_21506765/article/details/126061868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

吴恩达机器学习ex3

吴恩达的机器学习课程中的ex3任务是关于手写数字识别的。在这个任务中，我们使用了一个包含5000个手写数字训练示例的数据集（ex3data1.mat）。每个训练示例都是一个20×20像素的灰度图像，被展开成了一个400维的向量。这些训练示例被存储在数据矩阵X中，其中每一行代表一个手写数字图像的训练示例。 此外，训练集的标签被存储在一个5000维的向量y中。为了与Octave/MATLAB索引兼容，我们把数字零映射为值10，并将数字1至9按其自然顺序标记为1至9。 在导入数据并初始化之后，我们可以开始使用这个数据集进行手写数字识别的任务了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【吴恩达】机器学习作业 ex3data1 -- 多分类逻辑回归（Python）](https://blog.csdn.net/calmdownn/article/details/125992325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [吴恩达机器学习笔记---ex3(python实现)](https://blog.csdn.net/qq_45604750/article/details/107628153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

吴恩达逻辑回归python

吴恩达是机器学习领域的知名学者，他在课程《机器学习》中介绍了逻辑回归算法。在Python中，可以使用多种库和工具来实现逻辑回归。 一种常用的库是scikit-learn，它提供了丰富的机器学习算法和工具。下面是使用scikit-learn实现逻辑回归的示例代码： python from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 准备训练数据 X_train = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ... # 特征向量 y_train = [y1, y2, ... # 目标变量 # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 准备测试数据 X_test = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ...] # 预测新数据 predictions = model.predict(X_test) 其中，X_train是训练数据的特征向量，y_train是目标变量（标签）。通过调用fit()方法拟合模型后，可以使用predict()方法对新数据进行预测。 除了scikit-learn，还有其他库如TensorFlow和PyTorch也提供了逻辑回归的实现方法。你可以根据自己的需求选择合适的库进行使用。

吴恩达机器学习ex2data1数据集

吴恩达机器学习课程的ex2data1数据集是一个二分类问题的数据集。数据集中包含两个特征变量，分别是两门考试的分数，以及一个二元标签变量，表示该学生是否被录取。我们的目标是利用这些特征来构建一个学生录取预测模型。 首先，我们可以对数据进行可视化分析，将两门考试的分数分别作为横轴和纵轴，用不同颜色的点表示录取与未录取的学生。通过观察数据的分布，可以初步判断两个特征与录取结果之间是否存在某种关联。 接下来，需要进行数据预处理。通常，我们会将特征归一化，以避免不同量级的数据对模型的影响。可以通过计算每个特征的均值和标准差，然后将数据减去均值并除以标准差，实现归一化处理。 在建立模型之前，我们可以选择采用逻辑回归或其他分类算法来构建预测模型。逻辑回归是一种广泛应用于分类任务的算法，它利用一个逻辑函数将特征与分类结果建立联系。 模型的训练过程可以通过最大似然估计或梯度下降算法实现。最大似然估计的目标是最大化模型预测正确的可能性。梯度下降算法则通过不断迭代调整模型参数，使得模型的损失函数最小化。 模型训练完成后，我们可以使用一些评价指标来评估模型的性能。常见的指标包括准确率、精确率、召回率等。获得了较好的评价结果后，我们可以使用模型来进行未知样本的预测，即判断学生是否被录取。 总结来说，吴恩达机器学习课程的ex2data1数据集是一个包含两个特征变量和一个二元标签变量的二分类问题数据集。利用逻辑回归算法，我们可以构建一个学生录取预测模型，并使用评价指标来评估模型性能。最终，我们可以使用该模型来进行未知样本的预测。

机器学习逻辑回归matlab

机器学习逻辑回归是一种常用的分类算法，它通过建立一个逻辑回归模型来对数据进行分类。在matlab中，可以使用吴恩达在Coursera上提供的机器学习编程练习ex2来实现逻辑回归。[1] 逻辑回归的实际意义是通过给定的输入数据，预测输出的分类结果。比如，在一个芯片测试数据集中，我们希望根据芯片的测试数据来预测芯片是否合格。为了实现这个目标，我们可以使用逻辑回归模型来建立一个分类器。 在实现逻辑回归模型时，我们需要对损失函数进行正则化处理，以防止过拟合。在matlab中，可以使用正则化的逻辑回归来完成这一步骤。 在预测新的样本数据时，我们可以使用sigmoid函数将预测的概率值转化为0或1的分类结果。具体的matlab代码可以在predict.m中找到。 综上所述，机器学习逻辑回归在matlab中可以通过使用吴恩达在Coursera上提供的机器学习编程练习ex2来实现，同时可以通过正则化处理来防止过拟合，并使用sigmoid函数进行预测。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【机器学习】 吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现](https://blog.csdn.net/m0_52427832/article/details/125358227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

机器学习二分类逻辑回归

机器学习中的二分类逻辑回归是一种用于解决二分类问题的算法。它的基本思路是通过构建一个逻辑回归模型，将输入的特征映射到一个概率值，然后根据这个概率值进行分类。 逻辑回归使用sigmoid函数来处理hθ(x)，这是因为sigmoid函数的取值范围在0到1之间，可以将线性回归的输出转化为一个概率值。通过sigmoid函数处理后，我们可以将概率值大于等于0.5的样本划分为正类，概率值小于0.5的样本划分为负类。这使得逻辑回归可以用于二分类问题。 代价函数的推导和偏导数的推导是为了求解逻辑回归模型中的参数θ。通过最小化代价函数，我们可以得到最优的参数θ，使得模型的预测结果与真实标签最接近。 在正则化逻辑回归中，我们引入正则化项的目的是为了避免过拟合。正则化项可以惩罚模型中的参数，使得参数的值趋向于较小的数值，从而降低模型的复杂度。在正则化逻辑回归中，一般不对θ1进行正则化，这是因为θ1对应的是截距项，它影响模型在原点的位置，不参与特征的权重调整。 综上所述，机器学习中的二分类逻辑回归是一种通过构建逻辑回归模型，利用sigmoid函数将线性回归的输出转化为概率值，并通过最小化代价函数求解参数θ的算法。正则化逻辑回归则是在逻辑回归的基础上引入正则化项，避免过拟合问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [吴恩达机器学习之逻辑回归(二分类)](https://blog.csdn.net/q642634743/article/details/118831665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [机器学习笔记——逻辑回归之二分类](https://blog.csdn.net/dzc_go/article/details/108855689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

吴恩达 jupyter notebooks

吴恩达的Jupyter Notebooks是一套包含了传统机器学习作业代码的Python笔记本。这些笔记本包括线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans、决策树和自动调参等内容，并附带了相应的数据集。它们适用于人工智能学习者，可以帮助他们轻松入门机器学习。 在运行Jupyter Notebook时，有可能会出现一些问题，比如出现kernel error或者已存在的包无法导入的情况。为了解决kernel error问题，可以尝试使用以下方法：在命令行窗口中输入"python -m ipykernel install --user"，然后重新启动Jupyter Notebook。需要注意的是，这个方法不能根治kernel error，仅是一种解决方案，不推荐使用。[1, 3] 对于已存在的包在Jupyter Notebook中无法导入的问题，最佳的解决方法是确保已经正确地安装了相应的包，并且在Notebook中正确导入。如果问题仍然存在，可以尝试重新安装或更新包，或者查看包的文档以获取更多解决方案。1234

吴恩达L1W1作业2

吴恩达的L1W1作业2是关于反向传播和正则化的。在这个作业中，他提供了一个反向传播的实现示例，其中使用了六个方程式来构建向量化实现。这个实现可以帮助我们理解反向传播在深度学习中的应用。\[1\] 此外，作业中还介绍了正则化的概念。正则化是为了减小模型的过拟合而引入的一种技术。在损失函数中增加L1或L2正则项，可以通过调节参数α来控制损失函数和正则项的权重。\[2\] 除此之外，作业还包括了特征映射的示例代码。特征映射是将原始特征转化为更高维度的特征的过程。在示例代码中，通过对两个特征进行最多power次特征映射，将原始的二维特征转化为28维特征。\[3\] 总结来说，吴恩达的L1W1作业2主要涉及反向传播、正则化和特征映射的概念和实现。这些内容对于深度学习的理解和应用都非常重要。 #### 引用[.reference_title] - *1* [吴恩达深度学习L1W3](https://blog.csdn.net/weixin_47798560/article/details/117395790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [2.吴恩达机器学习课程-作业2-逻辑回归](https://blog.csdn.net/wujing1_1/article/details/123070995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

吴恩达 jupyter 图出不来

如果你在使用吴恩达的Jupyter笔记本时无法显示图像，可能有几个原因导致这个问题。首先，请确保你已经正确安装了Jupyter和相关的Python库，例如matplotlib。如果你已经安装了这些库，但仍然无法显示图像，那么可能是因为你的代码中缺少了用于显示图像的相关代码。你可以检查一下你的代码中是否包含了绘制图像的代码，例如使用matplotlib.pyplot的plot()函数来绘制图像并使用show()函数来显示图像。另外，还要确保你的代码中没有任何错误或逻辑问题，这可能导致图像无法显示。如果你遇到了其他问题，可以参考吴恩达的机器学习作业代码和教程，他们提供了详细的代码和解释。 [1 [2 [3123 #### 引用[.reference_title] - *1* [吴恩达机器学习作业python和jupyter note版本（更加清晰明了）](https://download.csdn.net/download/rfhjty/10741606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之23—Jupyter Ipython笔记本的快速指南](https://blog.csdn.net/james9668/article/details/125039331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动...](https://download.csdn.net/download/sinat_41393249/85582071)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

matlab 多元逻辑回归

多元逻辑回归是一种用于多类别分类的机器学习算法。在Matlab中，你可以使用多种方法实现多元逻辑回归，其中一种常用的方法是使用多元逻辑斯蒂回归的代码。 你可以使用Daniel Ong编写的Matlab/Octave代码，该代码可以在Coursera上的Andrew Ng的机器学习课程中找到。该代码提供了一些示例，包括单变量和多元线性回归、逻辑回归、多类分类和神经网络等。 另外，如果你想对多元逻辑回归的结果进行数据可视化，你可以使用MINST的手写数字数据库。该数据库中的矩阵X包含了5000张灰度图像的数据集，每行有400个元素，表示图像的灰度值。y向量表示图像中的数字，数字0被映射为10。 训练一个多元逻辑回归分类器的过程与二元分类类似。你可以使用吴恩达提供的函数fmincg来优化参数。这个函数在处理参数数量较多的优化问题时效率更高。

matlab多云非线性回归代码

你可以使用MATLAB中的高级优化算法来进行多云非线性回归。其中一种方法是使用L-BFGS算法，该算法可以自动选择一个合适的学习速率来最小化代价函数。以下是一个使用MATLAB进行多云非线性回归的代码示例： matlab % 数据准备 X = your_feature_data; % 特征数据 y = your_target_data; % 目标数据 % 定义代价函数 cost_function = @(theta) your_cost_function(theta, X, y); % 初始化参数 initial_theta = your_initial_theta; % 设置优化选项 options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 100); % 使用fminunc函数进行优化 = fminunc(cost_function, initial_theta, options); % 打印最优参数和最小代价 disp('最优参数:'); disp(theta); disp('最小代价:'); disp(cost); 在上面的代码中，your_feature_data是你的特征数据，your_target_data是你的目标数据，your_cost_function是你自定义的代价函数，your_initial_theta是你的初始参数。你可以根据你的具体问题进行相应的替换和调整。 需要注意的是，这只是一个示例代码，你可能需要根据你的具体情况进行相应的修改和调试。另外，MATLAB中还有其他高级优化算法可供选择，如共轭梯度算法和局部优化法。你可以根据自己的需求选择适当的算法来求解你的非线性回归问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [吴恩达机器学习系列理论加实践(五/六 、逻辑回归及matlab实践)](https://blog.csdn.net/Enjoy_endless/article/details/86612918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [吴恩达（Andrew Ng）《机器学习》课程笔记(3) 第3周——逻辑回归](https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/82110418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

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海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库，创建n+自己班级序号（如n10）为名的数据表。2.表结构为3列：第1列列名为id,设为主键、自增；第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型，编写相应的路由、控制器和视图，视图中用无序列表（ul 标签）呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图，在表单中提供两个文本框，第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值，以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值，将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下： 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表，其中xny为姓名拼音缩写，n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件，定义XnyN10模型类，继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

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HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行

c++输入若干不同的整数构成的升序序列，请编写一个程序，找出序列中有多少个数是序列中其他两个数的平均值要求使用算法，使计算量最小，计算时间最短

算法思路： 1. 先将输入的升序序列存储到vector<int>中 2. 枚举每个数，以该数为平均数，查找序列中是否存在两个数的平均值等于该数 3. 可以采用双指针法，从序列的两端开始查找，如果两个指针所指的数的平均值大于目标数，则右指针左移；如果平均值小于目标数，则左指针右移；如果平均值等于目标数，则找到一个符合条件的数 4. 计数器加1，继续枚举下一个数 代码实现如下： ```c++ #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { int n; cin >> n;

基于jsp的景区票务系统源码数据库论文.doc

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