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 ...

作业说明 Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。 （1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练 ...

多输出神经网络如图 输出层有多个神经元 这时，h(x)是一个向量。 当运用在图像识别领域时 如果输出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...

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 ...

上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题，这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题。 这次我们解决这样一个问题：输入一个人的身高和体重的数据，程序判断出这个人的身材状况，一共三个类别：偏瘦、正常、偏胖。 处理流程如下： 1、收集数据 2、构建神经网络 3、训练 ...

在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。 我在学习 ...

Cost function（代价函数） 1、参数表示： m 个训练样本：{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神经网络的层数：L l 层的神经元数量（不计入偏置单元）：Sl 2、两种分类问题： （1）Binary ...

目录 迷人的神经网络——机器学习笔记1 第1章 神经元模型及网络结构 1.1 神经元模型 1.1.1 单输入神经元 1.1.2 激活函数 1.1.3 多输入神经元 1.2 网络 ...