Coursera上的Andrew Ng《機器學習》學習筆記Week2

gobitan發表於2017-01-19
原文網址 : https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/54614695
機器學習筆記
Coursera上的Andrew Ng《機器學習》學習筆記Week2
作者：雨水/家輝，日期：2017-01-18，CSDN部落格：http://blog.csdn.net/gobitan

Lecture 1: Linear Regression with Multiple Variables多元線性迴歸
多個引數的線性迴歸與單引數並沒有特別不同。但有一點有所不一樣：當有多個引數的時候，如果兩個引數的尺度差異太大，會導致收斂速度不一致。可採用feature scaling和mean normalization解決。

梯度下降演算法實踐：特徵尺度(Feature Scaling)和mean normalization 均值歸一化

Gradient Descent Practice： Learning Rate


Features and Polynomial Regression(多項式迴歸)

上圖感覺未完全懂？

normal equation標準方程

多元迴歸的標準方程推導：Xθ=y  --> XT Xθ= XT y -->XTX θ= XT y -->(XTX)-1 XTX θ =(XTX)-1 XTY --> θ= (XTX)-1 XTy
Octave的表達：pinv(x'*x)*x'*y

梯度下降演算法與標準方程對比：

Normal Equation Noinvertibility 標準方程的不可逆
講的是(x'*x)不可逆的情況，如：
[1] 冗餘的特徵(比如引數之間線性依賴)
[2] 引數太多(eg. m<=n) 注：m為樣本數，n為特徵數

Lecture 2: Octave/Matlab Tutorial 
這部分知乎上有比較全的講解，可參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22484964  Octave/Matlab教程-Coursera-史丹佛-機器學習
Octave入門
%表示行註釋
;表示該行的值不輸出，如下所示：
>> a=3;
>> a=3
a =  3
>>

其他例子：
>> a=pi
a =  3.1416
>> disp(a)
 3.1416
>> format long
>> a
a =  3.14159265358979
sprintf的使用類似C語言的格式化

矩陣的輸入：
>> A=[1 2; 3 4; 5 6]
A =
   1   2
   3   4
   5   6
>>
冒號表示式的規則是告訴octave建立一個以第一個數字開始並以1遞增至第二個數的向量。在第一和第 二個數之間可以插入第三個引數來宣告向量中元素之間的遞增量。如下所示：
>> 1:3
ans =
   1   2   3
>> 1:0.5:3
ans =
    1.0000    1.5000    2.0000    2.5000    3.0000
>>
>> ones(2,3)
ans =
   1   1   1
   1   1   1
>> zeros(1,3)
ans =
   0   0   0
>>
rand(M,N) 建立一個MXN的矩陣，元素為隨機值
hist直方圖
diagonal matrix對角矩陣
>> eye(4)
ans =
Diagonal Matrix
   1   0   0   0
   0   1   0   0
   0   0   1   0
   0   0   0   1
>>help eye

Moving Data Around
>>who %檢視當前的變數
>>whos  %檢視當前變數的詳情
>>save hello.dat A; %將A儲存至hello.dat檔案
>>clear A  %清除變數A
>>load hello.dat  %載入資料檔案hello.dat

Computing on data
矩陣乘法A*B
A.*B表示對應的元素相乘，類似寫法A.^2表示A的每個元素做平方，1./A表示1除以每個元素
>> A=[1 2; 3 4]
A =
   1   2
   3   4
>> 1./A
ans =
   1.00000   0.50000
   0.33333   0.25000
>> log(A)
ans =
   0.00000   0.69315
   1.09861   1.38629
>>
A(:)將矩陣轉為一個向量，如：
>> A(:)
ans =
   1
   3
   2
   4
>>
類似的還有指數exp，絕對值abs，直接用負號-作為字首，最大值max，求和sum
>> B=[1; 2; 3]
B =
   1
   2
   3
>> sum(B)
ans =  6
>>
矩陣的轉置A'
A(m:n)表示取向量的第m個元素到第n個元素進行賦值。對於矩陣來說，元素編號是從上到下，從左向右依次編號。
記住兩點：
[1] :表示取向量的元素。前面的數字表示開始的序號，後面的數字表示結束的序號。如果數字省略了，前面的預設值就是1，後面預設值就是最後一個；
[2] ,表示索引矩陣中的某個值。前面的數字表示行序號，後面的數字表示列序號。

Plotting Data資料視覺化
>> t=[0:0.01:0.98];
>> y1=sin(2*pi*4*t);
>> plot(t,y1) % 畫圖
>> xlabel('time') % x軸標籤
>> ylabel('value')   % y軸標籤
>> legend('sin')  % 圖例
>> title('my plot')  % 標題
>> print -dpng 'myplot.png' % 儲存圖

figure用於畫多張圖，subplot用於多個圖畫在一張上面。

imagesc用於給矩陣畫圖

Control Statements: for, while, if statement
for迴圈語句
>> for i=1:10,
>        v(i)=2^i;
>    end

while迴圈語句
>> i = 1;
>> while i<=5,
>        v(i) = 100;
>        i = i+1;
>    end;

if語句
>> if i==1,
      disp('The value is one.')
   else
      disp('The value is not one.')
   end;
The value is not one.
>>

定義函式
>> function y = squareThisNumber(x)
y=x^2;
end;
>> squareThisNumber(4)
ans =  16
>>

也可以將函式定義在檔案中，檔案以m結尾，然後將其路徑新增到Octave的路徑中。
>> addpath('C:/Users/dhu/Desktop')   % 新增搜尋路徑
成本函式的定義如下所示：

Vectorization向量化

參考資料：
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/22484964  Octave/Matlab教程-Coursera-史丹佛-機器學習




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