吴恩达机器学习ex7matlab
时间: 2023-10-31 16:29:35 浏览: 39
吴恩达机器学习课程第七周的编程作业使用了 MATLAB,主要涉及到 K-means 聚类算法和 PCA(主成分分析)降维算法。本作业的主要任务是对图像进行压缩。
作业的具体要求可以在 Coursera 平台上找到。这里简单介绍一下作业的流程:
1. 读取图像数据,并将其转化为矩阵形式。
2. 实现 K-means 聚类算法,并将每个像素点分配到一个聚类中心。
3. 实现 PCA 算法,并将图像降维到一个较低的维度。
4. 将压缩后的图像解压缩,并可视化压缩前后的图像。
5. 根据压缩后的图像和聚类中心,计算压缩后图像的大小和压缩比例。
在完成作业的过程中,你需要对 K-means 算法和 PCA 算法有一定的了解,并且能够使用 MATLAB 实现这些算法。同时,你还需要了解如何读取和处理图像数据,以及如何进行图像的可视化。
相关问题
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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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 ]
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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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%"]
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