机器学习笔课堂记(八)
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⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥
在循环中对每个样本执行算法
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。
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
在循环中对每个样本执行算法
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