作業說明 Exercise 3,Week 4,使用Octave實現圖片中手寫數字 0-9 的識別,采用兩種方式(1)多分類邏輯回歸(2)多分類神經網絡。對比結果。 (1)多分類邏輯回歸:實現 lrCostFunction 計算代價和梯度。實現 OneVsAll 使用 fmincg 函數進行訓練 ...
本作業使用邏輯回歸 logistic regression 和神經網絡 neural networks 識別手寫的阿拉伯數字 關於邏輯回歸的一個編程練習,可參考:Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業 Exercise 及總結 下面使用邏輯回歸實現多分類問題:識別手寫的阿拉伯數字 ,使用神經網絡實現:識別手寫的阿拉伯數字 ,請參考:神經網絡實現 數據加載到Ma ...
2016-11-21 18:37 8 12553 推薦指數:
作業說明 Exercise 3,Week 4,使用Octave實現圖片中手寫數字 0-9 的識別,采用兩種方式(1)多分類邏輯回歸(2)多分類神經網絡。對比結果。 (1)多分類邏輯回歸:實現 lrCostFunction 計算代價和梯度。實現 OneVsAll 使用 fmincg 函數進行訓練 ...
本文根據水庫中蓄水標線(water level) 使用正則化的線性回歸模型預 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 學習算法 以及 討論偏差和方差對 該線性回歸模型的影響。 ①可視化數據集 本作業的數據集分成三部分: ⓐ訓練集(training ...
作業說明 Exercise 2,Week 3,使用Octave實現邏輯回歸模型。數據集 ex2data1.txt ,ex2data2.txt 實現 Sigmoid 、代價函數計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 文件清單 ...
Exercise 1:Linear Regression---實現一個線性回歸 關於如何實現一個線性回歸,請參考:實現一個線性回歸 Exercise 2:Logistic Regression---實現一個邏輯回歸 問題描述:用邏輯回歸根據學生的考試成績來判斷該學生是否可以入學 ...
Exercise 1:Linear Regression---實現一個線性回歸 在本次練習中,需要實現一個單變量的線性回歸。假設有一組歷史數據<城市人口,開店利潤>,現需要預測在哪個城市中開店利潤比較好? 歷史數據如下:第一列表示城市人口數,單位為萬人;第二列表示利潤,單位 ...
在本練習中,先介紹了SVM的一些基本知識,再使用SVM(支持向量機 )實現一個垃圾郵件分類器。 在開始之前,先簡單介紹一下SVM ①從邏輯回歸的 cost function 到SVM 的 cost function 邏輯回歸的假設函數如下: hθ(x)取值范圍為[0,1],約定h ...
作業說明 Exercise 1,Week 2,使用Octave實現線性回歸模型。數據集 ex1data1.txt ,ex1data2.txt 單變量線性回歸必須實現,實現代價函數計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 多變量線性回歸可選 ...
在這篇文章中,會實現一個BP(backpropagation)算法,並將之應用到手寫的阿拉伯數字(0-9)的自動識別上。 訓練數據集(training set)如下:一共有5000個訓練實例(training instance),每個訓練實例是一個400維特征的列向量(20*20 pixel ...