吴恩达-机器学习-第四周-编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks(仅对于predictOneVsAll)

最新推荐文章于 2024-06-24 16:20:40 发布
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吴恩达-机器学习-第四周-编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks(仅对于predictOneVsAll)

sigmoid是单调递增函数，所以对于这题很简单，一步就可以解出

[x, p] = max(all_theta * X’);

Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）
ZZay's
01-26 1945
Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks） 文章目录Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）0. Pre-condition00. Self-created FunctionsloadData(path)：读取.mat数据loadWeight(path)：用于前
吴恩达机器学习作业3---Multi-class Classification and Neural Networks
NP_hard的博客
02-07 633
多元分类和神经网络 文章目录多元分类和神经网络代码分析1.Multi-class Classification神经网络数据集ex3data1.matex3weights.mat 代码分析 首先导入需要的类库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import scipy.io #Used to load the OCTAVE *.mat files import scipy.misc #Used to s
吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）
12-06
吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）。亲测完美跑通。
Machine Learning week 4 quiz: programming assignment-Multi-class Classification and Neural Networks
GarfieldEr007的专栏
11-22 6172
一、ex3.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 1: One-vs-all % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % linear exercise. You wil
机器学习-第四周作业——构建深度神经网络
liqing19的博客
12-01 1196
Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your week 4 assignment (part 1 of 2)! You have previously trained a 2-layer Neural Network (with a single hidden layer). This week, you will
机器学习第四周
Clifnich
09-02 1084
可怕，我已经overdue了两个星期的课程了，看到最后全部程序测试通过，我真的好感动。
AndrewNg机器学习第四周作业：关于使用逻辑回归、神经网络训练数据并应用之的心得
ZzzDeIU的技术笔记
10-30 2206
ex3的作业是根据已有的数据集 （20*20像素的图片，每个像素是一个feature，总共400个features，400个features作为输入X，数据集已经包含输出的y，代表这是什么数字） ，去识别手写数字。首先是使用逻辑回归方法来分类10个数字（分类问题）。一、逻辑回归 参数theta的训练与预测一开始的theta矩阵是ones创建的，构建逻辑回归的cost Function和gradi
Coursera-吴恩达-机器学习-第五周-编程作业: Neural Networks Learning
qq1376725255的专栏
09-27 5293
本次文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第五周编程作业。编程语言是Matlab。 学习算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码。 0 Introduction  在这个练习中，将应用 backpropagation,实现神经网络来识别手写数字。 1 Neural Networks   Algorithm  Part 0 Initializ...
Python学习--Machine-Learning 吴恩达机器学习编程作业 (第四周)
qq_43232373的博客
03-14 1290
Machine-Learning 编程作业 Programming Exercise 4：Neural Network Learning 神经网络的实现 这部分完成的是利用练习三中的数据，随机初始化参数，从头开始实现手写数字的识别，最终利用我们训练好的模型进行预测，并给出准确率。 步骤分为： 1. 导入数据并可视化 2. 标签向量化 3. 定义前向传播函数 4. 定义代价函数+反向传播函数 5. ...
斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！
最新发布
Alexquyun的专栏
06-24 847
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了 解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业 最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。
（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第四周编程作业ex3
05-04
压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第四周的编程作业ex3所需完成的四个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
斯坦福公开课machine learning机器学习第四周编程作业ex3
12-05
吴恩达深度学习课程第一课第四周编程作业
02-11
文件包含吴恩达coursera深度学习第一课第四周编程作业库文件+源代码，主要介绍了如何实现深层神经网络，欢迎下载，有问题课随时咨询。
吴恩达深度学习第一课第四周编程作业
10-27
吴恩达深度学习第一课第四周编程作业，包括习题和答案
吴恩达机器学习--编程作业--第四周
Bill___Gates的博客
08-16 357
本次编程作业是吴恩达机器学习课程的第四周的编程作业，也是本课程的第三次编程作业。 该代码为matlab代码，可以直接运行，亲测提交成绩满分，供大家参考。PS：最近升级了matlab版本至2020a版，亲测win10下成功提交，近几年的matlab版本应该都能提交。 源码地址如下（csdn下载积分自动增加，就不上传了。大家去我的Github下载吧）： Github：源码(Code). ...
吴恩达-coursera-机器学习测试题第四周
小强博客
07-28 4337
原因是： 在神经网络中隐藏单元的激活值，在每一层都应用了sigmoid激活函数，总是在范围内（0,1）。             前向传播算法:   ...
机器学习第四周（一）
shiyongraow的博客
08-02 433
1、Non-linear hypotheses，引入课程中的一幅图片 对于图中的数据，只有俩个feature，分类效果尚能令人满意，但当feature数量不断增大时，假设函数中二次项数会剧增，比如feature为100时，此时二次项数为（100*100）/2=5000个 作者后面又举了一个识别汽车的例子，在一幅50*50像素的图片中，特征量能达到2500个，那么二次项就有（2500*2500
Coursera-机器学习（吴恩达）第四周-编程作业
hugh___的博客
08-17 5261
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...
吴恩达机器学习 第四周学习笔记
u012313437的专栏
05-27 890
Neural Network：1Non-linear Hypotheses:在计算机视觉中的例子中，假设判断一个50*50像素的图像是否为一辆汽车，在逻辑回归中所构成的维数是2500个，那么他的一次项为2500个，二次项的数量为2500^2/2。导致了过于庞大的计算量。2Model representation：神经网络的逻辑单元：x0---x3为输入，theta被称为权重或者参数。途中layer...
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