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Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业(Exercise 2)及总结

发布时间:2016-11-18 21:02:05
Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个 ...

Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业(Exercise 2)及总结

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归

关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html

 

Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归

问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学。

这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取;y=1表示录取)

因此,需要根据trainging set 训练出一个classification model。然后,拿着这个classification model 来评估新学生能否入学。

训练数据的成绩样例如下:第一列表示第一次考试成绩,第二列表示第二次考试成绩,第三列表示入学结果(0--不能入学,1--可以入学)

34.62365962451697, 78.0246928153624, 030.28671076822607, 43.89499752400101, 035.84740876993872, 72.90219802708364, 060.18259938620976, 86.30855209546826, 1............

原标题:Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业(Exercise 2)及总结

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