前言 在上一篇随笔里，我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程。接下来的算法求解使用如下的cost函数形式： 简单回顾一下几个变量的含义： 表 cost函数解释 x i 每个样本数据点在某一个特征上的值，即特征向量x的某个值 y i 每个样本数据的所属类别标签 m 样本数据点的个数 h x 样本数据的概率密度函数，即某个数据属于 类 二分类问题 的概率 J 代价函数，估计样本属于某类的风 ...
2017-02-15 19:57 0 11214 推荐指数：
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 ...
最近学习Logistic回归算法，在网上看了许多博文，笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好。但其中有个关键问题没有讲清楚：为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。 和线性回归算法相比，逻辑回归 ...
转自：https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回归cost函数的推导过程。算法求解使用如下的cost函数形式： 梯度下降算法 对于一个函数，我们要找它的最小值，有多种算法 ...
一个典型的机器学习的过程，首先给出一组输入数据X，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计Y，也被称为构建一个模型。 我们用X1、X2...Xn 去描述feature里面的分量，用Y来描述我们的估计，得到一下模型： 我们需要一种机制 ...
从上个月专攻机器学习，从本篇开始，我会陆续写机器学习的内容，都是我的学习笔记。 问题 梯度下降算法用于求数学方程的极大值极小值问题，这篇文章讲解如何利用梯度下降算法求解方程 \(x^5+e^x+3x−3=0\) 的根； 方法 首先来解决第一个问题，从方程的形式我们就能初步判断，它很可能 ...
目录 目录 题目 作答 1. 建立函数文件ceshi.m 2. 这是调用的命令，也可以写在.m文件里 3. 输出结果 题外话 题目 作答 本文使用MATLAB作答 1. 建立函数文件ceshi.m 2. 这是调用的命令 ...
一、The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个 ...
梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点 ...
