Python实现Andrew Ng机器学习课程中的图像矩阵操作

Matlab 正态曲线拟合代码介绍 这是 Andrew Ng 教授在 Coursera 网站上的在线机器学习课程（MOOC）的 R版本作业。要下载讲座视频，请访问课程网站：该存储库提供了用于解决 R 统计软件中分配问题的入门代码；每个练习文件旁边也提供了完整的作业。只需按照以下步骤完成任务： 查看讲座阅读说明（pdf）。指令基本上是针对 MATLAB / OCTAVE 的。 R兼容的指令版本将在以后作为页面提供。 使用 Starter_solution 文件夹并填写写在“您的代码在这里”的代码部分。 如果您自己不能解决问题，请从启动程序代码位于同一文件夹中的 _solution 后缀文件中获取帮助。例如，starter_solution/ex1/computeCost.R 具有一个名为 starter_solution/ex1/computeCost_solution.R 的关联解决方案文件。 依存关系安装 为了产生与 Octave / Matlab 类似的结果和图，您应该安装一些软件包： rgl 软件包用于在练习中生成 3D 散点图和表面图。 SnowballC：此程序包中的 portStemmer 函数具有与 p 相关的功能。

matlab 吴恩达代码 Machine-Learning-AndrewNg 代码笔记：吴恩达机器学习课程编程作业，python 和 matlab 代码，及笔记。笔记由黄海广博士整理，原链接为：欢迎交流。

斯坦福大学Andrew Ng教授的《机器学习》课程讲义及Matlab源码，配合公开课视频学习效果显著。

这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中，Python在机器学习领域的应用迅速增长，因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本，以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合，无需使用MATLAB进行任何操作。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

这篇文章包含了Andrew Ng教授在Coursera机器学习课程中关于主成分回归的MATLAB代码实现，以及相应的Python示例。课程原本是在MATLAB环境下完成的，现在转换到了Python，并且每个Jupyter笔记件中都有详细的功能定义。

支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 AdaBoost 梯度提升 XGBoost 堆码

这些Python代码来自Coursera的机器学习课程mlclass，由Andrew Ng教授提供。这些代码主要用于取代Matlab/Octave练习，因为一些Octave功能在计算机上无法实现，如绘图。代码涵盖了大多数练习，使用了Numpy、Scipy、Matplotlib、NLTK和Sci-Kit Learn等库。需要注意的是，Python与Octave/Matlab在某些算法的实现上可能有所不同，导致结果略有差异。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x