训练集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...
第三周课程中,逻辑回归代价函数的求导过程没有具体展开,在此推导并记录: 逻辑回归的代价函数可以统一写成如下一个等式: J theta frac m left sum i m y i log h theta x i y i log h theta x i right 其中: h theta x i frac e theta mathrm T x 为了避免求导过程太冗长复杂,我们做一些显示的简化: J ...
2016-12-10 10:54 1 6454 推荐指数:
训练集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...
逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数 取负号和求平均后得到J函数 此时就是求使J函数最小的参数 ...
Training Set 训练集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...
未来是人工智能的时代! 提到深度学习,逻辑回归是最经典的一个例子,也是很多教材的入门算法(比如吴恩达的深度学习)。鉴于本人零基础学习人工智能的痛苦经历,所以用通俗的语言把逻辑回归讲清楚。深度学习本身核心知识是数学知识,涉及到线性代数、概率论,微积分等。体会到很多读者都是像我一样,已经把这些知识 ...
在这段视频中,我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数𝜃。具体来说,我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型,我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说,我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义,但是问题在于,当我 ...
原文:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明:本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 首先,我们二话不说,先放出 ...