Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第四周编程作业（多分类与神经网络）
多分类问题——识别手写体数字0-9 一.逻辑回归解决多分类问题 1.图片像素为20*20，X的属性数目为400，输出层神经元个数为10，分别代表1-10（把0映射为10）。 通过以下代码先形式化展示数据 ex3data1.mat内容： 函数displayData()实现解析 ...
原文：吴恩达机器学习笔记五_多元分类和神经网络
为什么要使用神经网络 在笔记三中，曾提到非线性拟合的问题。当时是通过构造特征向量，即由两个或以上的变量构造一个新的变量，增加 theta 的维度，以拟合出更细腻的曲线。下面是课件中类似的例子： 可以看到，随着变量即数据集的维度增加，这种做法将会导致 维度灾难 ，越来越不可行。就上述例子，以 维的数据集为例，二次项的构造复杂度是 O n ，实际是 三次项复杂度是 O n ，实际达到 当构造一百次项时 ...
2018-10-28 20:42 0 957 推荐指数：
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