matlab代码梯度下降法-machine-learning-assignments:Coursera“机器学习”的作业实施

matlab代码梯度下降法机器学习作业 该存储库包括Cousera中的机器学习课程的作业，主要在Matlab中实现。 他们都获得了95-100分。 第二周。线性回归 第2周的作业主要针对线性回归算法，该算法利用“梯度下降”功能在代码中实现自己。 第三周。逻辑回归 第3周的作业主要针对逻辑回归算法。 我没有自己实现梯度下降函数，而是利用Matlab中的“ fminunc”方法，该方法为梯度下降提供了有效的实现。 第4周。多类分类和神经网络 这周，我们联系了现有的“神经网络”来实现分类算法。 在代码中，我们实现了多类分类算法和One-vs-All算法。 第5周。神经网络学习 为了增强和优化神经网络，我们引入了``前馈''来计算转换集X的预测，在此基础上我们可以计算theta的成本函数J. 另外，我们利用“反向传播”方法来计算J（theta）的梯度。 要进行验证，我们应该使用“梯度检查”技术进行数值估算，以确保梯度准确无误。 综上所述，ex4.m中的代码显示了训练神经网络的完整过程： 随机初始化权重； 实施正向传播以获得h（theta）; 实施代码以计算成本函数J（theta）; 进行反向传