本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系: 该问题属于监督学习中的回归问题 ...
很多讲逻辑回归的文章都没有给出详细的推导,只是列出最后的计算公式,今天在网上看到一篇解释得非常详细的文章,赶紧转载一下: 机器学习笔记 Logistic回归总结 http: blog.csdn.net dongtingzhizi article details 作者说 未经允许,不得转载 ,我这里先冒犯了,如果觉得不合适,请告知。 不得不说,机器学习实战中很多内容都非常简略的带过了,有不少都没讲 ...
2018-01-11 15:40 4 751 推荐指数:
本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系: 该问题属于监督学习中的回归问题 ...
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 ...
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 ...
注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深 ...
代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深 ...
课程地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/8SpIM/gradient-descent 此篇博文是我在聆听以上课程的笔记,欢迎交流分享。 一 Model and Cost Function 模型及代价函数 ...
有代价,或者说是损失。分类算法的目标就是让它错的最少,也就是代价最小。 损失函数又叫误差函数(预测值与 ...
首先给出结论:损失函数和代价函数是同一个东西,目标函数是一个与他们相关但更广的概念,对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数(loss function) 举个例子解释一下:(图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频 ...