作业文件: machine-learning-ex4 1. 神经网络 在之前的练习中,我们已经实现了神经网络的前反馈传播算法,并且使用这个算法通过作业给的参数值预测了手写体数字.这个练习中,我们将实现反响传播算法来学习神经网络的参数. 1.1 可视化数据 这一节的代码将会加载数据,并且以二维的格式展现出来.运行代码会将训练集加载到变量X与y中. load('ex4data1.mat'); m = size(X, 1); % Randomly select 100 data points to d…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…

背景:跟上一讲一样,识别手写数字,给一组数据集ex4data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据).现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好的预测其它手写的数字. (注意:我们用10代表0(矩阵y也是这样),因为Octave的矩阵没有0行) 一:神经网络( Neural Networks) 神经网络脚本ex4.m: %% Machine…

问题描述:利用BP神经网络对识别阿拉伯数字(0-9) 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果. 模型表示 我们使用三层的神经网络模型:输入层.一个隐藏层.和输出层.将训练数据集矩阵 X 中的每…

问题描述:使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 一.逻辑回归实现: 数据加载到octave中,如下图所示: ①样本数据的可视化 随机选择100个样本数据,使用Octave可视化的结果如下: ②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 所谓多分类问题,是指分类的结果为三类以上.比如,预测明天的天气结果为三类:晴(用y==1表示).阴(用y==2表示).雨(用y==3表示) 分类的思想,其实与逻辑…

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr…

编程作业有两个文件 1.machine-learning-live-scripts(此为脚本文件方便作业) 2.machine-learning-ex1(此为作业文件) 将这两个文件解压拖入matlab工作区内并将machine-learning-live-scripts内的ex1.mlx拖入到machine-learning-ex1\ex1中 在命令提示符区输入subimit命令,并填写邮箱与提交凭证来提交作业. 1.A simple MATLAB function 修改warmUpExerc…

作业文件 machine-learning-ex3 1. 多类分类(Multi-class Classification) 在这一部分练习,我们将会使用逻辑回归和神经网络两种方法来识别手写体数字0到9.手写体数字自动识别在今天有很 广泛的应用.这个联系将会向我们展示我们学习到的方法是如何应用到这个分类任务的.我们可以拓展我们之前实现的逻辑回归方法,并应用到一对多的分类任务. 1.1 数据集 在 ex3data1.mat文件中有给定的手写体数字的数据集,里面有5000个训练样本..mat格式数据表…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set…