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 ...

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{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta (x^{(i)}))+(1-y^{(i ...

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 ...

转载自：线性回归与非线性回归：1.0一元线性回归与代价函数（损失函数） 回归分析：用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 因变量：被预测的变量（结果/标签），输出 自变量：被用来进行预测的变量（特征），输入 一元线性回归：包含一个自变量与一个因变量，并且变量的关系用一条 ...

代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集（x，y），x表示房屋的面积，y表示房屋的价格，我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)（被称为假设函数），以x作为自变量，y作为因变量，用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化 ...

Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？ 　　代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 　　损失函数（Loss Function ...