Coursera-AndrewNg(吳恩達)機器學習筆記——第四周編程作業（多分類與神經網絡）
多分類問題——識別手寫體數字0-9 一.邏輯回歸解決多分類問題 1.圖片像素為20*20，X的屬性數目為400，輸出層神經元個數為10，分別代表1-10（把0映射為10）。 通過以下代碼先形式化展示數據 ex3data1.mat內容： 函數displayData()實現解析 ...
原文：吳恩達機器學習筆記五_多元分類和神經網絡
為什么要使用神經網絡 在筆記三中，曾提到非線性擬合的問題。當時是通過構造特征向量，即由兩個或以上的變量構造一個新的變量，增加 theta 的維度，以擬合出更細膩的曲線。下面是課件中類似的例子： 可以看到，隨着變量即數據集的維度增加，這種做法將會導致 維度災難 ，越來越不可行。就上述例子，以 維的數據集為例，二次項的構造復雜度是 O n ，實際是 三次項復雜度是 O n ，實際達到 當構造一百次項時 ...
2018-10-28 20:42 0 957 推薦指數：
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