Training Set 训练集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。 今天就给大家展开讲讲线性回归里的一元线性回归和平方损失函数。 线性回归介绍 回归问题旨在实现对连续值的预测 ...

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 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 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 ...

训练集：\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...

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 ...

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 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...