課程筆記 Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 9_Neural Networks learning 作業說明 Exercise 4,Week 5,實現反向傳播 backpropagation神經網絡算法, 對圖片中手寫數字 0-9 進行識別。 數據集 ...
作業說明 Exercise ,Week ,使用Octave實現圖片中手寫數字 的識別,采用兩種方式 多分類邏輯回歸 多分類神經網絡。對比結果。 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。使用 OneVsAll 里訓練好的 theta 對 X 的數據類型進行預測,得到平均准確率。 多分類神經網絡:兩層 theta 權 ...
2018-11-10 16:38 0 1292 推薦指數:
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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 ...
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 ...
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(0-9) 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 2)及總結 下面使用邏輯 ...
【1】 Answer:C 【2】 Answer:D 第二層要輸出四個元素a1 a2 a3 a4。輸入x有兩個,加一個x0是三個。所以是4 * 3 【3】 An ...
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 ...
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 ...
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 ...