Exercise5-Softmax-Regression 斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码

斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码，源代码中需要补全的地方，全部把代码补完整，把手写体识别的数据库放到路径下，可以直接运行

function numgrad = computeNumericalGradient（J theta）
% numgrad = computeNumericalGradient（J theta）
% theta: a vector of parameters
% J: a function that outputs a real-number. Calling y = J（theta） will return the
% function value at theta. 
  
% Initialize numgrad with zeros
numgrad = zeros（size（theta））;

%% ---------- YOUR CODE HERE --------------------------------------
% Instructions: 
% Implement numerical gradient checking and return the result in numgrad.  
% （See Section 2.3 of the lecture notes.）
% You should write code so that numgrad（i） is （the numerical approximation to） the 
% partial derivative of J with respect to the i-th input argument evaluated at theta.  
% I.e. numgrad（i） should be the （approximately） the partial derivative of J with 
% respect to theta（i）.
%        

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

    .......      1531  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\computeNumericalGradient.m

     文件        906  2013-04-13 14:31  Exercise5 Softmax Regression\loadMNISTImages.m

    .......       516  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\loadMNISTLabels.m

    .......      3143  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\ArmijoBacktrack.m

    .......       807  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\autoGrad.m

    .......       901  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\autoHess.m

    .......       307  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\autoHv.m

    .......       870  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\autoTensor.m

    .......       374  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\callOutput.m

    .......      1763  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\conjGrad.m

    .......       953  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\dampedUpdate.m

    .......      2421  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\example_minFunc.m

    .......      1556  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\example_minFunc_LR.m

    .......       106  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\isLegal.m

    .......       885  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgs.m

    .......      2293  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.c

    .......      7707  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexa64

    .......      7733  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexglx

    .......      9500  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexmac

    .......     12660  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexmaci

    .......      8800  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexmaci64

    .......      7168  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexw32

    .......      9728  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsC.mexw64

    .......       594  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\lbfgsUpdate.m

    .......       397  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\LogisticDiagPrecond.m

    .......       208  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\LogisticHv.m

    .......       625  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\LogisticLoss.m

    .......      1111  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\mexutil.c

    .......       309  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\mexutil.h

    .......       219  2013-04-09 11:03  Exercise5 Softmax Regression\minFunc\logistic\mylogsumexp.m

............此处省略29个文件信息