机器学习课堂笔记（八）

最新推荐文章于 2024-09-17 09:45:00 发布

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本文介绍机器学习中多类分类的实现方法，包括如何将所有参数展成长向量形式，以及在训练分类器前如何正确处理梯度检验等关键步骤。文中还详细解释了当目标类别为特定类时，应该如何设置输出向量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

机器学习笔课堂记（八）

这里写图片描述
将所有参数展成长向量的形式

EPSILON

注意thetaPlue 和thetaMinus 是向量

注意在训练分类器前关掉梯度检验

注意隐藏层两个单元相同

如果y是第5类，则

y = ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ 00001 . . 0 ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥

$y=\begin{bmatrix} 0\\ 0\\ 0\\ 0\\ 1\\ .\\ .\\ 0\\ \end{bmatrix}$

这里写图片描述
在循环中对每个样本执行算法

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