Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Logistic Regression
网易公开课，第3，4课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面讨论了线性回归问题， 符合高斯分布，使用最小二乘来作为损失函数 下面继续讨论分类问题，分类问题和回归问题不同在于Y的取值是离散的 我们先讨论最简单 ...
原文：Logistic回归Cost函数和J(θ)的推导----Andrew Ng【machine learning】公开课
最近翻Peter Harrington的 机器学习实战 ，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到。现在回忆起来，大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩 Andre ...
2017-02-14 00:37 3 3327 推荐指数：
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