这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考: https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C2W3 作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。 TensorFlow Tutorial （Tensorflow教程） Welcome to this weeks programming assignment. Until now, youve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that ...
1 代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，S_I表示每层的neuron个数(S_l表示输出层神经元个数)，S_L代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：表示哪一类；K类分类：表示分到第i类；k>2 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为： 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也只有一个因变量y，...
任务简介：学习花书5.1-5.4，观看讲解视频(1.机器学习算法 2.过拟合与欠拟合超参数验证集) 任务详解：理解机器学习的基本概念，两类任务分类和回归，以及性能度量 过拟合与欠拟合的概念 超参数，交叉验证，训练集，交叉验证集，测试集上边的例子出现了过拟合，在训练集上拟合的曲线并不适用测试集，误差很大。 造成过拟合的原因：模型参数过多。一般情况下，过拟合时，参数会异常大。泛化误差：在测试集上得到的误差。点赞 收藏分...