Deep learning：二(linear regression練習)
前言 本文是多元線性回歸的練習，這里練習的是最簡單的二元線性回歸，參考斯坦福大學的教學網http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
原文：Deep learning：四(logistic regression練習)
前言： 本節來練習下logistic regression相關內容，參考的資料為網頁：http: openclassroom.stanford.edu MainFolder DocumentPage.php course DeepLearning amp doc exercises ex ex .html。這里給出的訓練樣本的特征為 個學生的兩門功課的分數，樣本值為對應的同學是否允許被上大學，如 ...
2013-03-16 21:59 12 29183 推薦指數：
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/ex3/ex3.html.其實在上一篇博文Deep learning：二(linear regres ...
Deep learning：十四(Softmax Regression練習)
前言： 這篇文章主要是用來練習softmax regression在多分類器中的應用，關於該部分的理論知識已經在前面的博文中Deep learning：十三(Softmax Regression)有所介紹。本次的實驗內容是參考網頁：http ...
Deep learning：六(regularized logistic回歸練習)
前言： 在上一講Deep learning：五(regularized線性回歸練習)中已經介紹了regularization項在線性回歸問題中的應用，這節主要是練習regularization項在logistic回歸中的應用，並使用牛頓法來求解模型的參數。參考的網頁資料為：http ...
課程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 4、Logistic Regression with a Neural Network mindset
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. ...
Deep learning：十三(Softmax Regression)
在前面的logistic regression博文Deep learning：四(logistic regression練習) 中，我們知道logistic regression很適合做一些非線性方面的分類問題，不過它只適合處理二分類的問題，且在給出分類結果時還會給出結果的概率 ...
Deep Learning 學習隨記（三）Softmax regression
講義中的第四章，講的是Softmax 回歸。softmax回歸是logistic回歸的泛化版，先來回顧下logistic回歸。 logistic回歸： 訓練集為{(x(1),y(1)),...,(x(m),y(m))}，其中m為樣本數，x(i)為特征。 logistic回歸是針對二分類問題 ...
Deep learning：九(Sparse Autoencoder練習)
前言： 現在來進入sparse autoencoder的一個實例練習，參考Ng的網頁教程：Exercise:Sparse Autoencoder。這個例子所要實現的內容大概如下：從給定的很多張自然圖片中截取出大小為8*8的小patches圖片共10000張，現在需要用sparse ...