吴恩达机器学习实验代码

简介：
《吴恩达机器学习实验代码》是配合知名AI学者吴恩达在Coursera平台上的机器学习课程设计的一系列实践项目和编程作业，旨在通过动手操作帮助学习者深入理解并掌握机器学习的核心概念与算法。 在机器学习领域，吴恩达（Andrew Ng）是一位极具影响力的教授，在Coursera上开设的课程深受全球学习者的喜爱。这些实验代码基于他的课程中的实践部分，旨在帮助学生深入理解理论知识并将其应用到实际问题中。 1. **ex2**：此实验通常涉及线性回归和逻辑回归的基础内容。线性回归用于预测连续数值，如房价或温度；而逻辑回归则适用于分类任务，在二元分类中尤为突出，它将输出概率值。这些实验可能包括使用梯度下降法优化参数，并绘制决策边界。 2. **ex3**：此部分涵盖多元线性回归和正则化技术以防止过拟合现象的发生。L1与L2正则化（岭回归及套索回归）是避免模型过度复杂化的关键手段，此外还可能探讨特征缩放以及如何通过均方误差(MSE)和R²分数来评估模型性能。 3. **ex4**：这部分内容涉及神经网络及其基础形式——感知机。神经网络模仿人脑结构以处理复杂的非线性关系；而感知机则是用于二元分类任务的简单版本。实验中可能包括反向传播算法的应用，以及通过训练集和验证集划分来监控过拟合情况。 4. **ex5**：此部分涵盖支持向量机（SVM）。作为一种强大的分类器，SVM旨在找到最大间隔决策边界以实现最佳分类效果；软间隔及核技巧如高斯核或多项式核是实验重点之一，它们使得SVM能够处理非线性可分数据。 5. **ex6**：此实验可能涉及深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这两种模型在图像识别与自然语言处理领域至关重要。实验内容包括构建并训练这些网络，并采用ReLU激活函数及dropout技术以提升模型泛化能力。 6. **ex7**：该实验涵盖强化学习的基础知识，如Q学习或深度Q-网络(DQN)。通过让智能体与其环境互动来学习最优策略是强化学习的核心理念；实验可能包括设计环境、构建Q表或神经网络，并探索不同的探索策略以优化性能。 7. **ex8**：此部分关注聚类与无监督学习，例如K-means算法的应用。处理未标记数据的无监督方法用于发现数据内在结构或群体特征；该实验还可能探讨聚类有效性指标如轮廓系数以及如何选择合适的簇数等议题。 每个实验都要求编写代码实现相应的算法，并在模拟数据集或真实世界的数据上进行训练和测试，从而加深对机器学习模型的理解，掌握调参技巧及解决实际问题的方法。这些技能对于希望深入研究机器学习领域的人来说至关重要。