qq_40289939的博客

实验要求可以参考deeplearning的tutorial， Exercise:Self-Taught Learning  。本实验和上一个实验一样都是对手写数字0-9的识别，区别在于上一个实验直接把原始图像的像素值作为特征输入到softmax回归进行分类，而本实验通过自学习从原始像素值从学习到维度更低的特征（稀疏自动编码），再交给softmax回归，相当于比之前的实验多了自学习特征的步骤，最后实验显示，加上自学习特征之后模型的正确率更高。 --------------------- 作者：Danieljf24 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/danieljianfeng/article/details/41913521 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 Whitening在一些文献中也叫sphering，目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质： 　　(i) 特征之间相关性较低； 　　(ii) 所有特征具有相同的方差。

Vectorization 翻译过来就是向量化，各简单的理解就是实现矩阵计算。通过Vectorization，我们可以将代码变得极其简洁，虽然简洁带来的问题就是其他人看你代码就需要研究一番了。

超像素分割为图像分割，图像处理的基础，文件为MATLAB和C混编的代码，demo为主程序，运行demo主程序进行超像素分割。

UFLDL-Tutorial-Exercise-master 自编码器MATLAB完整代码

Softmax Regression UFLDL-Tutorial-Exercise-master MATLAB版完整代码+数据集

UFLDL-Tutorial-Exercise-master Exercise5 Softmax Regression MATLAB完整版