原文:機器學習作業(四)神經網絡參數的擬合——Matlab實現

題目下載 傳送門 題目簡述:識別圖片中的數字,訓練該模型,求參數 。 第 步:讀取數據文件: Setup the parameters you will use for this exercise input layer size x Input Images of Digits hidden layer size hidden units num labels labels, from to n ...

2019-10-21 16:45 0 540 推薦指數:

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機器學習作業---神經網絡實現多類分類

一:神經網絡實現識別手寫數字 使用神經網絡再次實現處理手寫數字數據集。通過反向傳播算法實現神經網絡成本函數和梯度計算得非正則化和正則化版本。還將實現隨機權重初始化和使用網絡進行預測得方法。 (一)導入庫,並且讀取數據集 因為我們的數據集類型是.mat文件(是在matlab的本機格式),所以在 ...

Sun May 10 04:23:00 CST 2020 3 2717
機器學習筆記(五)神經網絡參數擬合

Cost function(代價函數) 1、參數表示: m 個訓練樣本:{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神經網絡的層數:L l 層的神經元數量(不計入偏置單元):Sl 2、兩種分類問題: (1)Binary ...

Sat Oct 19 05:01:00 CST 2019 0 415
基於卷積神經網絡的面部表情識別(Pytorch實現)----台大李宏毅機器學習作業3(HW3)

一、項目說明   給定數據集train.csv,要求使用卷積神經網絡CNN,根據每個樣本的面部圖片判斷出其表情。在本項目中,表情共分7類,分別為:(0)生氣,(1)厭惡,(2)恐懼,(3)高興,(4)難過,(5)驚訝和(6)中立(即面無表情,無法歸為前六類)。所以,本項目實質上是一個7分類問題 ...

Fri May 24 19:08:00 CST 2019 16 10044
機器學習作業(六)支持向量機——Matlab實現

題目下載【傳送門】 第1題 簡述:支持向量機的實現 (1)線性的情況: 第1步:讀取數據文件,可視化數據: % Load from ex6data1: % You will have X, y in your environment load('ex6data1.mat ...

Sat Oct 26 20:04:00 CST 2019 0 810
機器學習作業(一)線性回歸——Matlab實現

題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:設計一個5*5的單位矩陣。 function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 運行結果: 第2題 簡述:實現單變量線性回歸。 第1步:加載數據文件 ...

Wed Oct 09 04:44:00 CST 2019 0 617
機器學習作業(二)邏輯回歸——Matlab實現

題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:實現邏輯回歸。 第1步:加載數據文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some ...

Tue Oct 15 03:00:00 CST 2019 0 703
 
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