機器學習作業（三）多類別分類與神經網絡——Python(numpy)實現
題目太長了！下載地址【傳送門】 第1題 簡述：識別圖片上的數字。 運行結果： 第2題 簡介：使用神經網絡實現數字識別（Θ已提供） 神經網絡的矩陣表示分析： 運行結果： ...
原文：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 ，所以在使用python加載時，我們需要使用一個SciPy工具。 圖像在martix X中表示為 維向量 其中有 個數 ...
2020-05-09 20:23 3 2717 推薦指數：
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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 ...
機器學習三 卷積神經網絡作業
本來這門課程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 作業是用卷積神經網絡做半監督學習，這個還沒完全解決，於是先從基礎的開始，用keras 實現cifar10。 以下是代碼 以下是正確率和損失曲線 ...
【機器學習】使用CNN神經網絡實現對圖片分類識別及模型轉換
僅做記錄，后面慢慢整理 訓練函數： 測試代碼： 這里生成的模型是ckpt,參考代碼CNN中是沒有指定輸入輸出結點名稱的，這里直接在源碼第11層修改即可。 使用Net ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—編程作業 Programming Exercise 3—多分類邏輯回歸和神經網絡
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 ...
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 ...