在本节中,我们将学习如何为Octave程序写控制语句. 首先,我们先学习如何使用for循环.我们将v设为一个10行1列的零向量. 接着,我们写一个for循环,让i等于1到10.写出来就是for i = 1:10.我要设v(i)的值等于2 的i次方,即输入 v(i) = 2^i ,循环的最后要记得写上 end .这里的空格其实是没有意义的,它们只是为了看起来更加好看.按照这样做,那么结果就如下图所示. 所以这个语句的作用就是:让i遍历1到10的值.还有另外一种方法:设置indices(索引)等于1…

这一节主要介绍的是决策界限(decision boundary)的概念,这个概念可以帮组我们更好地理解逻辑回归的假设函数在计算什么. 首先回忆一下上次写的公式. 现在让我们进一步了解这个假设函数在什么时候会将y预测为1,什么时候会将y预测为0.并且更好地理解假设函数的形状,特别是当我们的数据有多个特征值时.具体地说,这个假设函数输出的是给定x和参数θ时,y=1的估计概率. 所以,如果我们想预测y=1还是等于0.该假设函数输出y=1的概率大于等于0.5,此时预测的为y=1,小于0.5预测的就是y=…

在这节中主要讲的是如何更好地拟合逻辑回归模型的参数θ.具体来说,要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题. 我们有一个训练集,训练集中有m个训练样本:{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(m),y(m))},像之前一样,每个样本用n+1维特征向量表示,如下:     和以前一样x0=1,第0个特征一直是1.而且因为这是一个分类问题的训练集,所以所有的标签y不是0就是1.假设函数如下所示,它的参数是θ.     下面要讲的问…

5.5.1while循环 x=1 while x<=100: print x x+=1 确保用户输入了名字: name="" while not name: name=raw_input('please enter your name:') print 'hello,%s!'%name 5.5.2for循环 while语句非常灵活.它可以用来在任何条件为真的情况下重复执行一个代码块.一般情况下这样就够用了,但是有些时候还得量体裁衣.比如要为一个集合(序列和其他可迭代对象)的每个元…

5.1 print和import的更多信息 5.1.1使用逗号输出 打印多个表达式也是可行的,只要将它们用逗号隔开就好: >>>print'age:',42 age: 42 要同时输出文本和变量值,却又不希望使用字符串格式化: >>> name='Gumby' >>> salutation='Mr.' >>> greeting='Hello.' >>>print greeting,salutation,name He…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…