matlab灰度处理代码-multiclass-logistic-regression:python中的线性分类器实现，使用对数...

matlab灰色处理代码Python中的多类逻辑回归实现 课程的“斯坦福大学机器学习”课程第4周编程练习的Octave / Python改编。 具体而言，目标是训练线性分类器以预测从0到9的拟人数字。这是通过使用逻辑回归并使用“一对多”方法对多个类别进行分类来实现的。 训练本身针对ex3data1.mat文件中包含的5000个示例的MNIST子集执行。 Jupyter笔记本文件multiclass multiclass-logistic-regression.ipynb概述了该过程的一般步骤，在训练集上进行数据建模表示和梯度下降优化。 Scipy和Numpy库用于矩阵运算和成本函数最小化。 该实现使用numpy ndarrays表示训练集和矩阵运算，使用最小化BFGS方法优化成本函数，并导入matlab数据集。 costFunction.py提供了用于线性回归的成本函数的纯实现，以及在两种情况下都使用正则化的梯度下降以及分离的，“可科学优化的”成本函数和梯度函数。 在给定笔记本设置下的算法可达到〜96％的准确度。 关于训练集的注意事项： MNIST训练集以matlab格式从外部打包，所