多分類問題的引入:識(shí)別手寫數(shù)字。首先將數(shù)字圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖像睛竣,將20*20分辨率的圖像生成400維的向量,標(biāo)簽則為0~9求摇,考慮兼容性可將0映射為10射沟。然后可以采用邏輯回歸殊者,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
計(jì)算參數(shù)向量可以采用梯度下降算法或fminunc函數(shù)验夯,都需要計(jì)算代價(jià)函數(shù)和梯度的表達(dá)式猖吴。防止過擬合需要加上正則化表達(dá)式。theta0為截距不需要正則化挥转,所以寫帶正則化的代價(jià)函數(shù)和梯度時(shí)要注意海蔽。向量化替代循環(huán),可用線性代數(shù)維度檢查绑谣。
多分類邏輯回歸的處理方式:采用一對(duì)多的方式党窜,訓(xùn)練出多個(gè)回歸模型,最終選取輸出最大值的模型作為其分類模型借宵。采用針對(duì)大樣本更加高效的fmincg函數(shù)求出最小值參數(shù)向量幌衣。
設(shè)計(jì)求隨機(jī)序列中第k小數(shù)字的算法:針對(duì)每個(gè)數(shù)字遍歷序列進(jìn)行比較;采用歸并排序的方法排列序列然后取索引值壤玫。
感知器豁护,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的表達(dá)式,采用sigmoid激勵(lì)函數(shù)則為多層邏輯單元欲间,向量化操作楚里,權(quán)重矩陣,前向傳播算法預(yù)測(cè)分類問題括改,注意多分類時(shí)標(biāo)簽y的向量表述腻豌。
棧線性結(jié)構(gòu),后進(jìn)先出嘱能,特性為反轉(zhuǎn)序列,反轉(zhuǎn)字符串可采用棧實(shí)現(xiàn):首先遍歷字符串的每一個(gè)字符虱疏,壓棧惹骂,而后當(dāng)棧不為空時(shí)不斷出棧,賦值給變量連接做瞪。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程对粪,反向傳播算法求偏導(dǎo)數(shù),代價(jià)函數(shù)装蓬,嘗試向量化計(jì)算代價(jià)函數(shù)著拭。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法代價(jià)函數(shù)的向量化表示,配合正則化的向量化表示牍帚。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隊(duì)列儡遮,特性先進(jìn)先出。
進(jìn)一步思考了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)函數(shù)暗赶,加深了理解鄙币。
理解后向傳播算法肃叶,誤差的反向傳遞,為鏈?zhǔn)椒▌t的運(yùn)用十嘿。通過每個(gè)樣本的誤差計(jì)算其梯度矩陣因惭,累積梯度矩陣取均值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度矩陣。
22吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)小記
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