吴恩达的机器学习编程作业9:predict 神经网络预测结果

Coursera-机器学习(吴恩达)第四周-编程作业 1、Multi-class Classification 如果将这个题转换为神经网络,相当于这个模型只有两层:输入层和输出层,输入层由400个神经元(像素)组成,输出层由10个神经元组成,输出层的神经元编号为1到10,分别表示1到9和0(10表示0),每个神经元输出结果是预测输入图像是该神经元编号的概率,选取概率最大的神经元编号作为预测的数字。 1.3 Vectorizing Logistic... 阅读详情
function p = predict(Theta1, Theta2, X)
%PREDICT Predict the label of an input given a trained neural network
%   p = PREDICT(Theta1, Theta2, X) outputs the predicted label of X given the
%   trained weights of a neural network (Theta1, Theta2)

% Useful values
m = size(X, 1);
num_labels = size(Theta2, 1);

% You need to return the following variables correctly 
p = zeros(size(X, 1), 1);


% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Complete the following code to make predictions using
%               your learned neural network. You should set p to a 
%               vector containing labels between 1 to num_labels.
%
% Hint: The max function might come in useful. In particular, the max
%       function can also return the index of the max element, for more
%       information see 'help max'. If your examples are in rows, then, you
%       can use max(A, [], 2) to obtain the max for each row.
%
X = [ones(m, 1) X];
size(Theta1)
size(Theta2)
size(X)
z1 = sigmoid(Theta1 * X');
size(z1)
m = size(z1, 2)
z1 = [ones(1,m);z1];
size(z1)
z2 = sigmoid(Theta2 * z1);
size(z2)
[val,p] = max(z2,[],1);
p = p';








% =========================================================================


end

吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现(对应ex3练习) 前言:本次作业主要是一个多分类案例的实现。其主要是利用logistic算法,多分类与二分类问题相似。其主要思想是将N类别的分类转换成N个二分类问题,每次选择其中一个类别作为正类,其余的类别都作为反类,计算出相应的权重。最后通过计算出来的N个权重对输入样本做预测,选取其中最大输出作为最终的输出。 lrCostFunction.m 该函数是正则化logistic算法的实现,包括计算代价函数和梯度,... 阅读详情

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