UFLDL multi_classifier_accuracy.m

虽说这个函数命名是binary_classifier_accuracy，但是实际上并不会和multi_classifier有什么影响。

UFLDL和Machine Learning课程最大的不一样，我感觉就是表示的不一样，UFLDL是每一列一个样本，而Machine Learning是每一行一个样本。

首先就是theta’*x也就是每一列就是一个概率分布，表示是第几类。

由于matlab是列为主，所以通过max函数，最后参数设置为1，可以返回两个向量，一个是最大值，另一个是最大值所对应的下标。

correct就是对于正确的类别的数目求和。

accuracy就是算出正确率。

function accuracy=binary_classifier_accuracy(theta, X,y)  [~,labels] = max(theta'*X, [], 1);  correct=sum(y == labels);  accuracy = correct / length(y);