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视频图matlab代码-cml-ex5-regularized-linear-regression:Ng的Coursera机器学...
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2021-05-27
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视频图matlab代码Coursera-机器学习,Andrew Ng 练习5:正则线性回归和偏差与方差 在本练习中,您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在进行编程练习之前,我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习,您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要,在开始本练习之前,请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到有关安装Octave / MATLAB的说明。 本练习中包含的文件 ex5.m-八度/ MATLAB脚本,可逐步指导您完成练习ex5data1.mat-数据集Submit.m-将您的解决方案发送到我们的服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能归一化功能fmincg.m-函数最小化例程(类似于fminunc) plotFit.m-绘制多项式拟合trainLinearReg.m-使用您的成本函数训练线性回归[?] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数[?] learningCur
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cml-ex5-regularized-linear-regression-master.zip (30个子文件)
cml-ex5-regularized-linear-regression-master
fmincg.m 9KB
polyFeatures.m 743B
featureNormalize.m 510B
linearRegCostFunction.m 1KB
learningCurve.m 3KB
validationCurve.m 2KB
linearRegCostFunction.m.bak 1KB
trainLinearReg.m 714B
lib
submitWithConfiguration.m 5KB
makeValidFieldName.m 1KB
jsonlab
loadjson.m 18KB
saveubjson.m 16KB
savejson.m 17KB
ChangeLog.txt 4KB
AUTHORS.txt 2KB
LICENSE_BSD.txt 2KB
README.txt 19KB
loadubjson.m 15KB
jsonopt.m 881B
mergestruct.m 771B
varargin2struct.m 1KB
polyFeatures.m.bak 740B
ex5.m 7KB
submit.m 2KB
README.md 2KB
validationCurve.m.bak 2KB
plotFit.m 804B
learningCurve.m.bak 3KB
ex5data1.mat 1KB
.gitignore 27B
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