神经网络(二分类) 1. 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris,load_boston,load_breast_cancer,load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler import numpy as np imp
随机梯度下降法的思想 每次更新权值不再利用整个数据集，而是随机选择其中1个样本。随机梯度下降法使用的是近似梯度，走的缓慢，相比于梯度下降法，不是那么容易陷入到局部最优中 python实现 import numpy as np import random x1 = np.array([2104, 1600, 2400, 1416, 3000]) x2 =
实物模型 DH建立坐标系以及正逆运动学推导 Matlab验证 clear; clc; a1=-9.57*0.001;alpha1=pi/2; a2=-59.2*0.001; a3=-77*0.001;d3=44.6*0.001; % 建立连杆系 % theta 关节角度 % d 连杆偏移量 % a 连杆长度 % alpha 连杆扭角 % sigma 旋转关
人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，
多变量线性回归（深度之眼学习笔记） 代价函数 J(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J\left( \theta \right)=\frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}{{{\left( {{h}_{\theta }}\left( {{x}^{(i)}} \right)-{{y}^{(i)}} \right)}^{2}}}J(θ)=2m1i=1∑m(hθ(x(i))−y(i))2 假设
一元线性回归 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取数据 data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') x_data = data[:, 0] y_data = data[:, 1] # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() # 学习率 learning rate lr = 0.0001
1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from scipy.io import loadmat 5 from scipy.optimize import minimize 6 def load_data(path): 7 data=loadmat(path) 8 X=data['X'] 9 y=data['y']10
分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow Andrew Ng机器学习第四周的编程练习是用matlab实现一个神经网络对一幅图中的数字进行识别，有待识
问题描述：利用BP神经网络对识别阿拉伯数字（0-9） 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵 另外，还有一个5000*1的列向量 y
