吴恩达机器学习作业Python实现之神经网络

import os

os.chdir('E:/ML/machine-learning-ex4')
print('现在工作目录是 '+str(os.getcwd()))



import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.io as sio

data=sio.loadmat('ex4data1.mat')

X=data['X'];y=data['y']

# 可视化X中部分数据
fig,axs=plt.subplots(3,3)
axs=axs[:,:].flatten()
import random
for i in range(len(axs)):
    j=random.randint(0,len(X)-1)
    num=int(np.sqrt(len(X[0,:])))
    axs[i].imshow(X[j,:].reshape(num,num).T)
    axs[i].set_ylabel(str(y[j]))
  
    
plt.show()

 

在可视化数据的时候，有时候会发现一些错误数据，比如X中前几个数据，与y中标签不一致。这应该是故意加的干扰数据，为了使训练出的算法更加健壮。因为实际应用中，很难得到完美的训练数据。还有数据中图像0对应的标签是10，这应该是出题的时候弄错了，不过只是个标签，不影响算法。