机器学习笔记 softmax的实现 ex4Data数据集

最新推荐文章于 2024-01-16 15:58:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-16 15:58:51 发布 · 1.8k 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

这篇博客探讨了机器学习中softmax模型的实现，它是一个相对概率模型，用于多分类任务。博主通过梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）两种优化算法来训练模型，并分析了损失函数和参数更新过程。利用提供的ex4Data数据集，展示了分类结果、参数值及损失值随优化迭代的变化，强调了在二分类问题中仅需N-1组参数的事实。

ML课的第三个练习作业

总共实现两个优化算法一个是GD一个是SGD，逻辑回归的已经在前面的博客中实现过了

数据集链接：

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html

softmax的模型实际就是一个相对概率模型，公式如下：

θj就是对应于第j类的参数，θc=0可以理解为我们实际上是在分类C-1个类，第C个类是剩下的，其实在实际操作中不强制等于0也可以，后面我们将看到结果。

和逻辑回归一样我们的loss函数是对θ做最大似然估计：

<

最低0.47元/天 解锁文章
吴恩达《机器学习》ex4
weixin_62040971的博客
08-30 288
本文是吴恩达《机器学习》习题四的python实现。习题四要求我们自己实现神经网络来对数字图片进行识别，本质上是一个多分类问题。
机器学习——softmax回归多分类算法（Iris数据集）
Je_san的博客
04-03 1880
机器学习——对数几率回归（Iris数据集）一、二、 一、 二、 参考 https://blog.csdn.net/qq_41398808/article/details/90294506 https://www.ngui.cc/51cto/show-531289.html
cousera Machine Learning 机器学习 作业 答案 ex4
03-09
cousera Machine Learning 机器学习 作业 答案 ex4
吴恩达机器学习作业ex4
06-04
https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90287938 https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90368652
机器学习-----吴恩达课后习题ex4
Vace___yun的博客
08-18 304
BP-反向传播 import numpy as np import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize data = sio.loadmat('ex4data1.mat') raw_X = data['X'] raw_y = data['y'] X = np.insert(raw_X,0,values=1,axis=1) #输入层加偏值 1.对y进行独热编码处理：on
机器学习-吴恩达-ex4-BP
ahaZeng的博客
01-13 536
神经网络学习相关文件1 数据2 模型表示3 前馈网络、损失函数及正则化4 反馈网络、激活函数梯度5具体实现 相关文件 ex4.m - Octave script that will help step you through the exercise ex4data1.mat - Training set of hand-written digits ex4weights.mat - Neural...
机器学习中的分类技术：Softmax分类算法及其在数据分析中的PyTorch应用
03-25
通过详细解析算法原理、数学模型及其在Python中的实现过程，本教程旨在帮助读者深入理解Softmax分类的工作机制，并学会如何在实际数据集上应用该算法进行有效分类。我们还将探讨如何评估模型性能，以及如何调整参数...
「机器学习」softmax解决多类问题
qq_52063383的博客
01-16 1211
「吴恩达」机器学习笔记 - 多分类问题
Softmax回归探讨和实践博文对应的数据和代码
最新发布
10-28
为了更好地掌握和实践Softmax回归，通常需要结合实际的数据集进行操作，通过对数据集的学习，调试模型参数，并评估模型的性能，从而不断优化算法。 数据集是机器学习模型训练和评估的基础。在Softmax回归中，数据集...
机器学习week5 ex4 review
weixin_33994444的博客
11-06 454
机器学习week5 ex4 review 标签： 机器学习 吴恩达 这周的作业主要关于反向传播算法（Backpropagation ,or BP)[TOC] 1 Neural Networks 在上一次exercise里，我们通过使用神经网络的前馈传播算法（feedforward propagation），利用给定的权重来识别手写的数字。在这一此我们需要通过反向传播算法计算出权...
斯坦福机器学习公开课编程作业答案ex4
08-19
斯坦福机器学习公开课编程作业答案，仅供参考
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4，神经网络模型，Neural Networks Learning题目，满分，2015最新作业答案
10-18
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4，神经网络模型，Neural Networks Learning题目，满分，2015最新作业答案 MATLAB 满分
cnn-实现手写数据集分类
04-22
cnn-实现手写数据集分类，cnn-实现手写数据集分类，cnn-实现手写数据集分类
【吴恩达机器学习】Week5 编程作业ex4——神经网络学习
STAR GAME
02-13 1680
Neural Network 1. Visualizing the data displayData.m function [h, display_array] = displayData(X, example_width) %DISPLAYDATA Display 2D data in a nice grid % [h, display_array] = DISPLAYDATA(X, example_width) displays 2D data % stored in X in a nice g
第05周:吴恩达机器学习课后编程题ex4神经网络——Python
MANDYBOOM的博客
09-10 999
ex4
吴恩达机器学习ex4代码
liyitong0418的博客
12-03 466
吴恩达机器学习ex4代码
Coursera_Stanford_ML_ex4_神经网络训练 作业记录
Haochen-Best
10-13 4166
Coursera_Stanford_ML_ex4_Neural Networks Learning week5 作业记录
机器学习笔记 perceptron（感知机） 在ex4Data数据集上的实现
Avlon的博客
09-26 1544
惯例的ML课堂作业，第四个也是最后一个线性分类模型，感知机。 感知机是一个非常简单的线性分类模型，简单来说就是一个神经元，其激活函数是门限函数，有n个输入和一个输出，和神经元结构十分相似。 感知机的损失函数是看作是分类错的所有样本的输出值的和 hw的输出就是模型的预测结果，对于二分类问题就是0/1两种，y是真实标记。当预测和真实一致时，求和项为0，当hw取1，真实样本为0，系数为...
吴恩达机器学习笔记---ex4(python实现)
qq_45604750的博客
08-04 1846
练习链接 编程练习4：神经网络学习 1. 神经网络   在前面的练习中，您实现了神经网络的前向传播，并使用我们提供的权重来预测手写数字 。在本练习中，您将实现反向传播算法来学习神经网络的参数。 1.1 可视化数据   ex4data1.mat中获得一个包含5000个手写数字训练示例的数据集。.mat格式表示数据已保存为原生Octave / MATLAB矩阵格式，而不是像csv文件那样的文本（ASCII）格式。可以使用loadmat命令将这些矩阵直接读入程序。   ex4data1.mat中有5000个训.
MATLAB实现Softmax回归教程与数据集
Softmax回归是机器学习中的一种经典算法，它属于逻辑回归的泛化形式，用于多分类问题。Softmax回归的输出可以看作是属于每一个类别的概率，其输出总和为1。在机器学习框架中，Softmax回归常被用作多类别分类问题的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值