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吴恩达机器学习编程作业答案详解
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更新于2024-07-16
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本资源是一份精心整理的吴恩达机器学习课程的编程作业答案文档,包含了理论基础和实践指导。首先,对于机器学习的基本概念,它被定义为程序通过经验E学习并改善任务T的表现,其性能指标P会在学习过程中提高。主要分为监督学习和无监督学习两类。监督学习如垃圾邮件分类和疾病诊断(如乳腺癌预测),它基于已知输出的数据集进行预测,包括回归问题(如房价预测)和分类问题。无监督学习如新闻聚类和市场细分,它在缺乏明确输出的情况下探寻数据内在结构。 单变量线性回归是监督学习的一个实例,关注的是模型预测值与真实值之间的误差,通过代价函数来衡量。代价函数的优化通常使用梯度下降算法,这是一种迭代方法,逐步调整参数以降低代价。批量梯度下降中,学习率α决定每次更新参数的步幅,需谨慎调整以防过拟合或收敛速度慢。多变量梯度下降则适用于处理包含多个输入变量的问题,此时的梯度下降策略需要考虑到所有变量的关系。 文档中提供的不仅仅是理论解释,还有具体的代码实现和解析,确保读者能够理解和应用到实际编程中。随着文档的持续更新,参与者可以随时获取最新的作业答案和算法理解,这对机器学习初学者和进阶者来说是非常有价值的参考资料。无论是理论提升还是实战演练,这个资源都能为学习者提供有力的支持。
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2.plotData.m(Function to display the dataset):implement linear regression with
one variable to predict profits for a food truck.
The file ex1data1.txt contains the dataset for our linear regression problem. The
first column is the population of a city and the second column is the profit of a food
truck in that city.
use a scatter plot(散点图) to visualize the data, since it has only two properties
to plot (profit and population).
代码:
1. functionplotData(x,y)
2. figure;%openanewfigurewindow
3.
4. data=load('ex1data1.txt');
5. x=data(:,1);%读取矩阵的第一列
6. y=data(:,2);%读取矩阵的第二列
7. %m=length(y);
8.
9. %Tochangethemarkerstored“x”,weusedtheoption‘rx’togetherwiththep
lotcommand,i.e.,plot(..,[youroptionshere],..,‘rx’);)
10. %用 rx 将我们选择的内容变成红色
11. plot(x,y,'rx','MarkerSize',10);%10 表示标记点的大小
12. xlabel('PopulationofCityin10,000s');%setthex-axislabel
13. ylabel('Profitin$10,000s');%setthey-axislabel
结果:
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3. gradientDescent.m(Function to run gradient descent):fit the linear regression
parameters θ to our dataset using gradient descent
The objective of linear regression is to minimize the cost function
where the hypothesis hθ(x) is given by the linear model
minimize cost J(θ). One way to do this is to use the batch gradient descent
algorithm(批量梯度下降算法).In batch gradient descent, each iteration performs
the update
代码:
1. function[theta,J_history]=gradientDescent(X,y,theta,alpha,num
_iters)
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