machine-learning-homework-coursera
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!! Submission failed: unexpected error: urlread: HTTP response code said error
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以下是解决方法：
It seems that the conversion from ASCII to the hexadecimal escape the jsonlib uses is not working properly anymore in Octave 4.0. You can get it fixed by replacing
str=[str str0(pos0(i)+1:pos(i)-1) sprintf('0x%X',str0(pos(i)))]; by
str=[str str0(pos0(i)+1:pos(i)-1) sprintf('0x%X',toascii(str0(pos(i))))]; and
str=sprintf('x0x%X_%s',char(str(1)),str(2:end)); by
str=sprintf('x0x%X_%s',toascii(str(1)),str(2:end)); in loadjson.m and makeValidFieldName.m
===============ex1=================
在course上学习机器学习，第一次实验时关于线性回归，较为基础。做题时曾卡在Gradient descent for multiple variables，因为是多特征量 且特征量的差值很大，我们对特征值进行了均值归一化，使其特征值均在正负3之间。但在最后预测时，没有考虑对预测的输入数据也做均值归一 化处理，使得预测的数据一直存在误差。最后将其改正，系统审核通过。
===============ex2=================
cost function and gradient
作业要求我们算出J和梯度Gradient,我一直以为是算迭代后的最终J和theta，对其进行自行迭代。最后发现J是NaN。看了pdf的指导，发现后面要求我们使用fminunc函数，上课时讲到的新方法来算J和theta，所以对原来的代码进行修改，仅根据公式算出梯度和J的算法。 1，发现自己的英文阅读能力有待提高。 2，需要在看下关于fminunc那集
plotDescisionBoundary
% Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints
plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2];
% Calculate the decision boundary line
plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1));
以上两行代码的目的是画出决策边界，plot_x取的是x2中最大和最小的值加2.而plot_y画的其实不是y，而是x2，y是用来标记(x1,x2)点的类型的。 我们可以从 【θ1+ θ2×x1 + θ3×x2 = 0】得出来。那么问题来了，为什么会从这个式子中得出x2的值呢，为什么要等于0呢？我的理解是，在逻辑回归时，我们h小于0.5的判定为0，大于0.5的判定为1，h=-1/(1+exp(-θ×x)），当θ×x等于0时，h正好为0.5，那么正好是y分类的决策边界。
costFunctionReg
在对X进行正则化的时候，需要知道θ0对应的x1的值都为1，不需要进行正则化，所以在算正则化的时候不需要加入θ0.
================ex3===================
ex3_Part1:loading and visualizing data
%Randomly select 100 data points to display
rand_indices = randperm(m);% 得到一个1到m随机排列的1×m的行列式
sel = X(rand_indices(1:100),:);% 因为rand_indices(1:100)是1:m随机的100个数，所以sel从X中随机取出100个训练样本。
displayData(sel);%调用displayData()函数，画出样本.
IrCostFunction
写出代码并不难，难在你要清楚为什么这样写代码，ex3的pdf中Vectorizing Logistic Regression 那小节的矩阵公式的推导是核心，要理解了才能写出了不需要循环的代码，提高运行效率。
predictOneVsAll
One-Vs-All中sigmoid函数的含义是用数学语言表达为P(y=i|X;θ).
=================ex4===================
nnCostFunction
在写J的时候卡在了，关于y的赋值的地方，我们用的是逻辑回归的CostFunction，那么y的值只可能是0或1，而从ex4data1.mat中我们得到的y是5000个10～1中的随机数，并不是0或1，所以需要我们将每个样本的y转化为0或1，再进行CostFunction的计算。具体看以下循环代码段：
for k = 1:num_labels
y_k = (y == k);%将所有y是k的样本，转化为1，其他为0.
a3_k = a3(:,k);%获得所有关于k的hθ的值
J_K =1/m * sum(-y_k .* log(a3(:,k)) - (1 - y_k) .* log(1 - a3(:,k)));%利用y(k)和hθ(k)算出K值的CostFunction。
J = J + J_K;%将所有的k的CostFunction加到一起
end
其实在ex3中，就用到了类似y == k，将y样本转化为1或0的方式。
for i = 1:num_labels;
initial_theta = zeros(n+1,1);
options = optimset('GradObj','on','MaxIter',400);
[theta] = fmincg(@(t)(lrCostFunction(t,X,(y == i),lambda)),initial_theta,options);
all_theta(i,:)=theta';
end
以上代码中，
[theta] = fmincg(@(t)(lrCostFunction(t,X,(y == i),lambda)),initial_theta,options);
我们用 y == i，将y的样本转化为1或0.