Exercise:Softmax Regression 习题的链接:Exercise:Softmax Regression softmaxCost.m function [cost, grad] = softmaxCost(theta, numClasses, inputSize, lambda, data, labels) % numClasses - the number of classes % inputSize - the size N of the input vector % la…

Step 0: Initialize constants and parameters Step 1: Load data Step 2: Implement softmaxCost Implementation Tip: Preventing overflows - in softmax regression, you will have to compute the hypothesis When the products are large, the exponential functio…

上一篇讲的Softmax regression,当时时间不够,没把练习做完.这几天学车有点累,又特别想动动手自己写写matlab代码 所以等到了现在,这篇文章就当做上一篇的续吧. 回顾: 上一篇最后给出了softmax regression的代价函数和其偏导数,当然要实现的话基本也就是这两个函数的实现,为方便查看,这里再写一遍: 代价函数: 偏导数: 实现: 实现过程就是对MNIST手写数字库进行的分类(数字从0~9共10个). 说实话,上面代价函数对于我这matlab用的不熟的人来说,着实吓了…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

Softmax Regression Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 从本节開始,难度開始加大了.我将更具体地解释一下这个Tutorial. 1 Softmax Regression 介绍 前面我们已经知道了Logistic Regression.简单的说就推断一个样本属于1或者0.在应用中比方手的识别.那么就是推断一个图片是手还是非手.这就是非常easy的分类. 其实.我们仅…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节是对ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regress…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族…

softmax可以看做只有输入和输出的Neurons Networks,如下图: 其参数数量为k*(n+1) ,但在本实现中没有加入截距项,所以参数为k*n的矩阵. 对损失函数J(θ)的形式有: 算法步骤: 首先,加载数据集{x(1),x(2),x(3)...x(m)}该数据集为一个n*m的矩阵,然后初始化参数 θ ,为一个k*n的矩阵(不考虑截距项):       首先计算,该矩阵为k*m的: 然后计算: 该函数参数可以随意+-任意参数而保持值不变,所以为了防止 参数 过大,先减去一个常量,防…

PS:这些是今年4月份,跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告,当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了 Softmax Regression实验报告 1.Softmax Regression实验描述 Softmax回归模型是逻辑回归模型的推广,它可以把数据分类到两个以上的类别.在本实验中,我们的目标是采用Softmax回归模型对MNIST手写数字数据库进行分类,识别每个手写数字,把它们归类于0到9之间的10个类别.实验中需要计算成本函数J,参数Theta,成本函数的梯度,及预测假设h. Figure…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…