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今天 Coursera 上的 Machine learning 开课了. 后面还有一个 Compiler 课程.

  •  
  •   typing · 2014-03-04 08:43:59 +08:00 · 5532 次点击
    这是一个创建于 3088 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    期待好久了. 看自己的那些同学们搞的火热, 我也挺好奇, 这次入门一下.

    此外我还有一个Upcoming的课程, 是Compiler, 也在coursera, 3月17日开课. 听其他同学推荐也非常不错.
    Compiler是我大学就学过的, 这次只为练手.
    30 条回复    2014-06-05 19:26:03 +08:00
    andyliu
        1
    andyliu  
       2014-03-04 09:02:52 +08:00 via Android
    留个链接 楼主
    typing
        2
    typing  
    OP
       2014-03-04 09:09:33 +08:00 via Android
    xiaogui
        3
    xiaogui  
       2014-03-04 11:11:10 +08:00
    @typing 题外话,楼主注册 Coursera 账号是,完整姓名如何填写的?中文?拼音?
    typing
        4
    typing  
    OP
       2014-03-04 11:21:30 +08:00
    @xiaogui 我就用我的拼音(注意Last name是姓). 其他的也应该行吧...又不是办护照那么正规
    xiaogui
        5
    xiaogui  
       2014-03-04 11:22:22 +08:00
    @typing 嘿嘿,主要看有些课程提供认证证书。
    AlexYang
        6
    AlexYang  
       2014-03-04 12:37:41 +08:00
    多谢楼主
    deanguqiang
        7
    deanguqiang  
       2014-03-04 12:39:38 +08:00
    上过前一期的课程。讲的比较浅,适合初学者。
    arbipher
        8
    arbipher  
       2014-03-04 12:49:21 +08:00
    Machine Learning 第一期课友路过。850过。
    mikewoo
        9
    mikewoo  
       2014-03-04 13:18:48 +08:00
    也准备跟一下Machine learning
    exch4nge
        10
    exch4nge  
       2014-03-04 15:01:45 +08:00
    刚去报完名,回来逛v2ex,就发现这个贴了!楼主握个手!
    typing
        11
    typing  
    OP
       2014-03-05 22:03:24 +08:00
    每天中午休息的时候和晚上抓时间上会课. 课程本身并不复杂, 所以在一种欢乐的气氛中进行.

    如果numerical PDE也能有这种给你掰开揉碎讲的课程就好了(现在工作上它正折磨我...).

    另外说到即将开始的Compilers, 我就不得不说C++ grand master certification(http://www.cppgm.org/).
    看了那个课程的计划之后有一种"考试前一天还什么都不会"的感觉.
    oldcai
        12
    oldcai  
       2014-03-25 16:05:03 +08:00
    额,这个这个,请问一下,Machine learning ml-005的作业Gradient descent for one variable的cost要迭代到多少才算通过啊,我
    theta =

    0.62615
    1.01028

    J_history =

    19.00239
    2.62444
    0.54737
    0.28394
    0.25052
    0.24628
    0.24573
    0.24565
    0.24563
    0.24562

    最后cost = 0.24562
    还是提示错误
    T__T
    oldcai
        13
    oldcai  
       2014-03-25 17:10:04 +08:00
    @andyliu
    @typing
    @xiaogui
    @deanguqiang
    @arbipher
    @mikewoo
    @exch4nge

    有同学么,请问。


    感觉我好像是对的呀,就是提交提示错误。
    arbipher
        14
    arbipher  
       2014-03-25 18:22:51 +08:00   ❤️ 1
    @oldcai 请你至少告诉我是哪个文件。。。
    arbipher
        15
    arbipher  
       2014-03-25 18:24:26 +08:00
    @oldcai 我傻逼了。。。等我装个octave先。。。
    oldcai
        16
    oldcai  
       2014-03-25 18:47:16 +08:00
    @arbipher ^__^ 感谢回复哈
    是第三个,gradientDescent.m
    arbipher
        17
    arbipher  
       2014-03-25 19:29:06 +08:00   ❤️ 1
    @oldcai 我晚上回去帮你看下吧。。。我在咖啡馆里,不好意思挂迅雷下软件。。。
    arbipher
        18
    arbipher  
       2014-03-26 02:47:33 +08:00   ❤️ 1
    @oldcai 我没有你这幅图,我们的题目一样吗。。。
    我在ex1里面有gradientDescent.m这个文件, YOUR CODE HERE里面:
    theta = .......;
    我就写了一行。。。

    J_history =
    ...
    4.4836
    4.4836
    4.4836
    4.4836
    4.4836
    4.4835
    4.4835
    4.4835
    4.4835
    4.4834
    4.4834
    4.4834

    Theta found by gradient descent: -3.630291 1.166362
    For population = 35,000, we predict a profit of 4519.767868
    For population = 70,000, we predict a profit of 45342.450129
    oldcai
        19
    oldcai  
       2014-03-26 11:30:39 +08:00
    @arbipher 这个图我是为了直观所以自己画出来看的。
    我是用的考试数据~
    看起来你的这个是练习数据,我的练习数据的结果是:
    J_history =

    14.9840
    9.0562
    6.9989
    ……
    4.5740
    4.5739
    4.5737
    4.5735
    4.5734
    4.5732

    Theta found by gradient descent: -2.867800 1.089762
    For population = 35,000, we predict a profit of 9463.666241
    For population = 70,000, we predict a profit of 47605.328274

    确实没有你的结果更收敛。
    是不是你feature normalize过呀?
    oldcai
        20
    oldcai  
       2014-03-26 19:17:42 +08:00
    @arbipher 谢谢!
    我公式记错了,1/m记成了1/(2m),哈哈,通过了。
    mikewoo
        21
    mikewoo  
       2014-03-27 03:43:10 +08:00
    @oldcai 拖延症的路过,刚刚才把题目做好,考试数据是什么啊
    我做的结果跟@arbipher 一样,
    oldcai
        22
    oldcai  
       2014-03-27 11:04:06 +08:00
    @mikewoo 嗯,后来改好了参数我也一样了。
    不过也不叫考试数据吧,我说的有问题。是作业数据,是提交的时候打印出来,然后看到的。
    oldcai
        23
    oldcai  
       2014-03-28 20:48:03 +08:00
    @arbipher
    @mikewoo
    嘿,你们的ex1_multi.m的习题里面的预测结果normalEqn的结果和gradientDescent一样么。
    我提交的作业中,Gradient Descent for Multiple Variables和Normal Equations的结果是正确的,但是预测出来的那个1650平方尺,3个卧室的房子差价有几个数量级。。
    arbipher
        24
    arbipher  
       2014-03-28 23:10:27 +08:00   ❤️ 1
    @oldcai

    heta computed from gradient descent:
    334302.063993
    100087.116006
    3673.548451

    Predicted price of a 1650 sq-ft, 3 br house (using gradient descent):
    $289314.620338


    Theta computed from the normal equations:
    89597.909542
    139.210674
    -8738.019112

    Predicted price of a 1650 sq-ft, 3 br house (using normal equations):
    $293081.464335

    我的结果,没有几个数量级的差价。
    arbipher
        25
    arbipher  
       2014-03-28 23:18:19 +08:00   ❤️ 1
    我每次回这个帖子的时候,v2ex都正好被Chrome的StayFucosd插件把block,然后我得用Safari再打开看一遍到底有没有发出去。。。
    oldcai
        26
    oldcai  
       2014-03-29 00:01:24 +08:00
    @arbipher 哟西,看样子还是我学的不牢,估计哪里又出问题了,谢谢,我继续琢磨下。
    oldcai
        27
    oldcai  
       2014-03-30 19:59:05 +08:00
    @arbipher 好奇怪,是不是我的式子列的不对呀
    用的你的theta的数据,两个都是同样的算法,可是就是差别几个数量级呢
    [1 1650 3]*[334302.063993;100087.116006;3673.548451] = 1.6549e+08
    [1 1650 3]*[89597.909542;139.210674;-8738.019112] = 2.9308e+05
    arbipher
        28
    arbipher  
       2014-03-30 21:02:14 +08:00   ❤️ 1
    @oldcai
    [1 1650 3]*[334302.063993;100087.116006;3673.548451] = 1.6549e+08
    这个式子不对。sigma呢。
    oldcai
        29
    oldcai  
       2014-03-30 22:35:11 +08:00
    @arbipher 嗯嗯,我明白了,还要在原X基础上-mu并且./sigma,谢谢,预测结果已经相互接近了。
    感觉真爽~
    typing
        30
    typing  
    OP
       2014-06-05 19:26:03 +08:00
    今天收到了Machine Learning的结业证书. 一段旅程结束了.
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