一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后，在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确。如： 提交作业：提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌，如下： 二.单变量线性回归 绘制图形：rx代表图形中标记的点为红色的x，数字 ...

一.逻辑回归问题（分类问题） 生活中存在着许多分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件；判断肿瘤是恶性还是良性等。机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法。二分类：通常表示为yϵ{0,1}，0：“Negative Class”，1：“Possitive Class”。 逻辑回归的预测函数 ...

如下： 2.向量化逻辑回归 向量化代价函数和梯度下降，代码同第三周编程练习相同： ...

一.初识机器学习 何为机器学习？A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its ...

一.多变量线性回归问题（linear regression with multiple variables） 搭建环境OctaveWindows的安装包可由此链接获取：https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/，可以选择一个比较新的版本进行安装 ...

先来说说回归的思想吧： 常见的回归就是通过一系列的点，计算得到一条线。当有新的输入时，可以直接计算得到输出。用最小二乘法求解线性回归方程就是我们最早接触到的回归。对于线的表示都不尽相同，如线性回归得到的预测函数是y=w⃗ T∗x⃗ +a，逻辑回归则是一条S型曲线。 逻辑回归和线性回归 ...

保存在github上供广大网友下载：点击 8个zip，原文件，没有任何改动。 另外，不定期上传我自己关于这门课的学习过程笔记和心得，有兴趣的盆友可以点击这里查看。 ...

　　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 ...