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 ...

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示 ...

本章主要讲解了逻辑回归相关的问题，比如什么是分类？逻辑回归如何定义损失函数？逻辑回归如何求最优解？如何理解决策边界？如何解决多分类的问题？ 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题，而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件，信用卡交易是否正常 ...

问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1. 前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数 ...

　　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 ...

01. 神经网络和深度学习 第四周 深层神经网络 4.1 & 4.2 深层神经网络 logistic回归模型可以看作一层网络，通过增加隐藏层的层数，就可以得到深层网络了。 4.3 检查矩阵的维数 确保神经网络计算正确的有效方法之一就是检查矩阵的维数，包括数据矩阵、参数 ...

神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic 回归的梯度输出 2-7 Python ...

本文目录： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 ...