吴恩达机器学习课后习题三及答案

在吴恩达的Coursera机器学习课程中，课后习题是学习过程的重要组成部分，它们旨在帮助学生深入理解各种机器学习概念和技术。本压缩包文件"machine-learning-ex3"包含了第三部分的练习题目和可能的答案，这通常涵盖线性回归、逻辑回归以及多元线性回归等相关主题。 一、线性回归 线性回归是一种基础且广泛应用的统计方法，用于预测连续数值型的响应变量。在练习3中，你可能会接触到以下知识点： 1. 最小二乘法：这是求解线性回归模型参数最常用的方法，通过最小化预测值与真实值之间的平方误差和来找到最佳拟合直线。 2. 正则化：为了防止过拟合，吴恩达会引导你了解L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化，这两种方法通过添加惩罚项来控制模型复杂度。 3. 勾配下降法：用于求解最小二乘法中的最优参数，它通过迭代更新权重向量来减小损失函数。 4. 绘制残差图：检查线性回归模型是否合适，以及是否存在异方差性。 5. 多元线性回归：当有多个特征时，线性回归模型会扩展为包含所有特征的线性组合。 二、逻辑回归 逻辑回归虽然名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法，尤其适用于二分类问题。在练习3中，你将学习： 1. 概率解释：逻辑回归通过sigmoid函数将线性回归的连续输出转换为介于0和1之间的概率。 2. 对数似然函数：损失函数通常选择为对数似然函数，最大化这个函数等同于最小化分类错误的概率。 3. 凸优化：逻辑回归的参数估计同样可以通过梯度下降法或牛顿法进行，这些方法适用于凸优化问题。 4. 交叉熵损失函数：另一种常用的损失函数，尤其在深度学习中，它能够更好地处理分类问题。 5. 阈值选择：根据实际需求，你可以调整分类阈值来平衡查准率和查全率。 三、多元逻辑回归 在多元逻辑回归中，我们将逻辑回归的概念扩展到多分类问题。吴恩达可能会介绍以下内容： 1. 多类逻辑回归：如one-vs-all或softmax回归，将每个类别视为其他类别的对立面或相对于所有类别的概率。 2. 多元逻辑回归的梯度计算：理解和实现多元逻辑回归的梯度计算是解决这类问题的关键。 3. 分类性能评估：包括准确率、精确率、召回率和F1分数，以及混淆矩阵的使用。 完成这些习题不仅能巩固理论知识，还能提升你用编程语言（如Python）实现这些算法的能力。通过解决实际问题，你将更深刻地理解机器学习的核心原理，并为后续的课程内容打下坚实的基础。