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logistic回归解决分类问题，新的代价函数 — tags: “机器学习” — 线性回归和logistic回归不一样的是： h（x）不一样。 logistic是分类问题，命名为回归是历史原因。

关键词：线性回归，特征缩放，正规方程 — tags: “机器学习” —

— tags: “leetcode刷题记录” — 题目描述判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。 示例 1: 输入: 121输出: true示例 2: 输入: -121输出: false解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。示例 3: 输入: 10输出: false解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。进阶: 你能不将整数转为字符串来解决这个问题吗？ 来源：力扣（LeetCode）1.普通方法解决 12345678910111213141516171819class Solution(object): def isPalindrome(self, x): """ :type x: int :rtype: bool """ y=0 if x==0: return True if x<0 or x%10==0: r ...

— tags: “leetcode刷题记录” — 题目描述给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 示例 1:输入: 123输出: 321 示例 2:输入: -123输出: -321 示例 3:输入: 120输出: 21注意: 假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数，则其数值范围为 [−2的31次方, 2的31次方 − 1]。请根据这个假设，如果反转后整数溢出那么就返回 0。 来源：力扣（LeetCode） 1234567891011121314151617181920import mathclass Solution(object): def reverse(self, x): """ :type x: int :rtype: int """ flag=1 # python对整数除法采用“向下取整”机制，所以正数和负数要区别运算 #这里全部转化为正数 if x<0: x=-x ...

— tags: “leetcode刷题记录” — 题目描述：给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。 您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。 示例： 输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)输出：7 -> 0 -> 8原因：342 + 465 = 807 来源：力扣（LeetCode） 官方实现java：https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers/solution/liang-shu-xiang-jia-by-leetcode/ 执行用时 :92 ms内存消耗 :12.9 MB 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738# Definition for singly-linked list. ...

— tags: “机器学习” — 一：返回一个5阶单位矩阵1234567import numpy as np def warmupExercise(): E5=np.eye(5) print('这是一个五阶单位矩阵') print(E5)warmupExercise() 二：线性回归1.含有一个变量，大意是：假如你是一个饭店老板，要在其他城市拓展业务，现有数据在ex1data.txt第一列是人口，第二列是收益导包 123import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd 将数据读取，进行展示 1234data = pd.read_csv('ex1data1.txt',names=['Population','Profit'])data.describe()data.plot(x='Population',y='Profit',kind='scatter')plt.show() 1data.describe() 定义损失函数： 123456#代价函数 # * 在matrix类型中是矩 ...

— tags: “leetcode刷题记录” — 题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。来源：力扣（LeetCode） 参照官方文档实现, 刚学python，详细记录不会的点 方法一：暴力解题，双重循环脑子里只有这一种方法。。 收获：1. list的长度函数len() 2. range() 1234567891011class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ for i in range(len(nums)): for j in range(i+1,len(nums)): ...

全部完成分为下面几个步骤：1.制作自己的数据集-将visdrone转化为yolo所需的格式 （下面先完成这部分）2.配置yolov33.训练验证及计算map 下篇链接：[https://blog.csdn.net/daisy_d_/article/details/105771633] 踩了很多坑，分享一下自己训练的经历~我使用的visdrone数据集包含很多小目标，选择的darknet框架下的yolov3。也尝试了pytorch版本的不过刚开始效果不好，等的很着急后来放弃了，到后来才知道这个数据集现需要很长时间训练，我用的云服务器1080ti显卡，大概需要60个小时~ 数据集下载链接：https://www.jianshu.com/p/62e827306fca。使用的VisDrone2018-DET dataset 的trainset（1.44GB）和valset（0.07GB） darknet的yolo下载链接：https://github.com/pjreddie/darknet.git 制作数据集最终形成的数据集的格式： images —— 存放.jpg图像 An ...

简单记录 课时2-1 模型描述m=训练样本数量 x=输入变量/特征 y=输出变量/目标变量 （x，y）一个训练样本 （x(i),y(i)） 第i个样本· h假设函数（hypothesis ） 课时2-2 代价函数hθ（x)=θ0+θ1*x 尽量选择参数合理准确地预测y 代价函数：（平方误差代价函数）$$minimize \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)})-y^{(i)})^2$$（加二分之一为了好求导） 课时2-3 代价函数（一） 课时2-4 代价函数（二）代价函数计算，等高线绘制 课时2-5 梯度下降 课时2-6 梯度下降知识点总结学习率：太小下降太慢，太大来回跳跃。 局部极小值：梯度下降会自动采用更小的步幅 课时2-7 线性回归的梯度下降 线性回归模型呈碗状 Batch梯度下降法：全览整个数据集 title:吴恩达机器学习 课时 1 学习笔记date: 2020-06-06 10:44:13tags: 机器学习 学习笔记

简单记录 课时1-1 欢迎参加《机器学习》课程机器学习：​ 1.人工智能发展出来的一个领域 ​ 2.计算机开发的一项新功能 例子：​ 1.数据挖掘 ​ 自动化、互联网上的大量数据 ​ 2.不能用手来编程的应用 ​ 手写识别，自然语言处理和计算机视觉 ​ 3.私人定制程序 ​ 产品推荐 ​ 4.理解人类学习（大脑、真实的AI） 课时1-2 什么是机器学习机器学习的定义：Arthur Samuel：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域 Tom Mitchell ：Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some perf ...