引导者

# 吴恩达机器学习作业## 简介 吴恩达（Andrew Ng）是人工智能和机器学习领域的著名学者，同时也是Coursera的联合创始人。他的《机器学习》课程被誉为入门机器学习的经典课程，广受全球学习者的欢迎。在课程中，吴恩达教授通过一系列精心设计的编程作业，帮助学生将理论知识应用到实践中，从而加深对机器学习算法的理解。这些作业涵盖了从基础的线性回归到复杂的神经网络等多个主题，使用Python作为主要编程语言，并结合流行的机器学习框架如NumPy和Scikit-learn。完成这些作业不仅能巩固理论知识，还能提升实际解决问题的能力，为后续深入学习打下坚实的基础。## 一、作业概述 ### 1.1 作业结构 吴恩达机器学习课程中的作业分为多个模块，每个模块对应不同的机器学习技术。以下是常见的一些作业类型： -

线性回归

：包括单变量和多变量线性回归。 -

逻辑回归与分类

：实现二分类任务并评估模型性能。 -

正则化

：处理过拟合问题，了解L1和L2正则化的应用。 -

神经网络

：构建简单的神经网络模型进行图像分类。 -

支持向量机

：利用SVM解决非线性可分问题。 -

聚类算法

：如K均值聚类等无监督学习方法。### 1.2 技术栈 为了完成上述作业，你需要掌握以下技能： - Python编程能力； - NumPy库的基本操作； - Pandas用于数据处理； - Matplotlib或Seaborn用于可视化分析； - Scikit-learn提供现成的机器学习工具。## 二、具体案例分析 ### 2.1 单变量线性回归 在这个部分，我们首先加载数据集，然后使用梯度下降法来优化代价函数J(θ)。通过调整学习率α，找到最优解θ

使得预测值尽可能接近真实值。最后绘制出拟合曲线，直观地展示模型效果。```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据 data = np.loadtxt('ex1data1.txt', delimiter=',') X = data[:, 0] y = data[:, 1]# 初始化参数 theta = np.zeros((2, 1))# 定义代价函数 def compute_cost(X, y, theta):m = len(y)predictions = X @ thetasquare_errors = (predictions - y)

2J = 1 / (2

m)

np.sum(square_errors)return J# 梯度下降算法 alpha = 0.01 iterations = 1500 m = len(y)for i in range(iterations):predictions = X @ thetaerrors = predictions - ydelta = alpha / m

X.T @ errorstheta -= delta# 绘制结果 plt.scatter(X, y, label='Training data') plt.plot(X, X @ theta, color='red', label='Prediction') plt.legend() plt.show() ```### 2.2 多分类问题 对于更复杂的情况，比如手写数字识别任务，可以采用逻辑回归或支持向量机等方法。这里以逻辑回归为例说明如何处理多分类问题。```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegressiondigits = load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)clf = LogisticRegression(max_iter=10000) clf.fit(X_train, y_train)accuracy = clf.score(X_test, y_test) print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}") ```## 三、总结与展望 通过参与吴恩达机器学习课程中的各项作业，不仅能够系统地学习到各种主流的机器学习算法，还能够在实践中锻炼解决问题的能力。未来，随着深度学习技术的发展，可以进一步探索卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等内容，继续深化对AI领域的理解。

吴恩达机器学习作业

简介 吴恩达（Andrew Ng）是人工智能和机器学习领域的著名学者，同时也是Coursera的联合创始人。他的《机器学习》课程被誉为入门机器学习的经典课程，广受全球学习者的欢迎。在课程中，吴恩达教授通过一系列精心设计的编程作业，帮助学生将理论知识应用到实践中，从而加深对机器学习算法的理解。这些作业涵盖了从基础的线性回归到复杂的神经网络等多个主题，使用Python作为主要编程语言，并结合流行的机器学习框架如NumPy和Scikit-learn。完成这些作业不仅能巩固理论知识，还能提升实际解决问题的能力，为后续深入学习打下坚实的基础。

一、作业概述

1.1 作业结构 吴恩达机器学习课程中的作业分为多个模块，每个模块对应不同的机器学习技术。以下是常见的一些作业类型： - **线性回归**：包括单变量和多变量线性回归。 - **逻辑回归与分类**：实现二分类任务并评估模型性能。 - **正则化**：处理过拟合问题，了解L1和L2正则化的应用。 - **神经网络**：构建简单的神经网络模型进行图像分类。 - **支持向量机**：利用SVM解决非线性可分问题。 - **聚类算法**：如K均值聚类等无监督学习方法。

1.2 技术栈 为了完成上述作业，你需要掌握以下技能： - Python编程能力； - NumPy库的基本操作； - Pandas用于数据处理； - Matplotlib或Seaborn用于可视化分析； - Scikit-learn提供现成的机器学习工具。

二、具体案例分析

2.1 单变量线性回归 在这个部分，我们首先加载数据集，然后使用梯度下降法来优化代价函数J(θ)。通过调整学习率α，找到最优解θ*使得预测值尽可能接近真实值。最后绘制出拟合曲线，直观地展示模型效果。```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

加载数据 data = np.loadtxt('ex1data1.txt', delimiter=',') X = data[:, 0] y = data[:, 1]

初始化参数 theta = np.zeros((2, 1))

定义代价函数 def compute_cost(X, y, theta):m = len(y)predictions = X @ thetasquare_errors = (predictions - y) ** 2J = 1 / (2 * m) * np.sum(square_errors)return J

梯度下降算法 alpha = 0.01 iterations = 1500 m = len(y)for i in range(iterations):predictions = X @ thetaerrors = predictions - ydelta = alpha / m * X.T @ errorstheta -= delta

绘制结果 plt.scatter(X, y, label='Training data') plt.plot(X, X @ theta, color='red', label='Prediction') plt.legend() plt.show() ```

2.2 多分类问题 对于更复杂的情况，比如手写数字识别任务，可以采用逻辑回归或支持向量机等方法。这里以逻辑回归为例说明如何处理多分类问题。```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegressiondigits = load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)clf = LogisticRegression(max_iter=10000) clf.fit(X_train, y_train)accuracy = clf.score(X_test, y_test) print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}") ```

三、总结与展望 通过参与吴恩达机器学习课程中的各项作业，不仅能够系统地学习到各种主流的机器学习算法，还能够在实践中锻炼解决问题的能力。未来，随着深度学习技术的发展，可以进一步探索卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等内容，继续深化对AI领域的理解。