吴恩达机器学习作业一：利用线性回归模型+梯度下降算法实现餐车利润预测（python实现）该文是针对吴恩达机器学习作业任务一中，利用单变量线性回归模型实现餐车利润预测，对于任务二利用多元线线性回归模型实现房价预测见博客：当然，本文中的代价函数计算，梯度下降算法的实现也适用于多元线性回归。文章目录吴恩达机器学习作业一：利用线性回归模型+梯度下降算法实现餐车利润预测（python实现）任务数据读取绘制数

文章目录1.熵的计算2.最佳属性划分的选择信息熵的计算3.决策树的构建4.采用python matplotlib模块画决策树，使其决策树可视化：5.全部代码：ID3算法：不使用sklearn中的决策树方法，根据数据集自己进行编写决策树构建程序。在代码中用到的data数据，以及属性值。也可以根据自己的实际情况进行修改。data = [[1, 0, 1, ‘no’],[0, 1, 1, ‘no’],[

吴恩达机器学习作业二：利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取（python实现）文章目录吴恩达机器学习作业二：利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取（python实现）任务读取数据绘制数据,看下数据分布情况数据预处理Sigmod函数代价函数（Cost function）梯度函数寻找最优化参数（scipy.opt.fmin_tnc()函数）模型评估（准确率计算）决策边界全部代码训练数据链接任

吴恩达机器学习作业二：利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（python实现）该文是针对吴恩达机器学习逻辑回归章节作业任务二，利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证，区别于任务一中利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取见博客：传送门 该模型将对特征进行映射，将二维特征向量隐射为28维，但为了避免模型过拟合问题，需要进行正则化处理。文章目录吴恩达

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在vmware和CentOS7中安装KVM,输入egrep -o “(vmx|svm)” /proc/cpuinfo 无返回值，如图所示解决方案：关闭Centos7虚拟机，一定要关机然后点击CentOS7–>设置，然后在虚拟化引擎中勾选第一项重新开机，输入egrep -o “(vmx|svm)” /proc/cpuinfo...

吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）该文是针对吴恩达机器学习作业任务二和任务三中，利用多元线性回归模型实现房价预测以及使用正规方程求得最佳theta的取值，使代价值最小，对于任务一利用单变量线线性回归模型实现餐车利润预测见博客：传送门文章目录吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）任务归一化处理初始化值的设置代价函数的计算梯度