fgn matlab,maching learning NG的matlab作业代码

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这里是算神经网络的cost Function， Regularized Cost Function 算上了regular.这里主要是y要从一列变成10好几列。

h1=sigmoid([ones(m,1) X]*Theta1');

h2=sigmoid([ones(m,1) h1]*Theta2');

yp=zeros(m,num_labels);

for n=1:m

yp(n,y(n))=1;

end

regular=lambda/(2*m)*(sum(sum(Theta1(:,2:size(Theta1,2)).^2))+sum(sum(Theta2(:,2:size(Theta2,2)).^2)));

J=(1/m)*(sum(sum(-yp.*log(h2)-(1-yp).*log(1-h2))))+regular;

Sigmoid Gradient蛮简单的。

g=sigmoid(z);

g=g.*(1-g);

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