原文:第三周:邏輯回歸代價函數求導過程

第三周課程中,邏輯回歸代價函數的求導過程沒有具體展開,在此推導並記錄: 邏輯回歸的代價函數可以統一寫成如下一個等式: J theta frac m left sum i m y i log h theta x i y i log h theta x i right 其中: h theta x i frac e theta mathrm T x 為了避免求導過程太冗長復雜,我們做一些顯示的簡化: J ...

2016-12-10 10:54 1 6454 推薦指數:

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邏輯回歸——代價函數

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

Fri Oct 26 02:22:00 CST 2018 0 953
邏輯回歸代價函數的詳細推導

邏輯回歸的本質是最大似然估計 邏輯回歸的輸出是 分別表示取1和取0的后驗概率。將上面兩式聯系起來得到 取似然函數 再取對數 最大似然估計就是求使似然函數最大的參數θ。此時可以使用梯度上升法優化代價函數 取負號和求平均后得到J函數 此時就是求使J函數最小的參數 ...

Sun Mar 25 17:49:00 CST 2018 0 3313
不求甚解的深度學習教程(1)-邏輯回歸基本概念以及代價函數

未來是人工智能的時代! 提到深度學習,邏輯回歸是最經典的一個例子,也是很多教材的入門算法(比如吳恩達的深度學習)。鑒於本人零基礎學習人工智能的痛苦經歷,所以用通俗的語言把邏輯回歸講清楚。深度學習本身核心知識是數學知識,涉及到線性代數、概率論,微積分等。體會到很多讀者都是像我一樣,已經把這些知識 ...

Wed Mar 17 07:17:00 CST 2021 0 333
吳恩達機器學習筆記17-邏輯回歸代價函數

  在這段視頻中,我們要介紹如何擬合邏輯回歸模型的參數𝜃。具體來說,我要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數,這便是監督學習問題中的邏輯回歸模型的擬合問題。 對於線性回歸模型,我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說,我們也可以對邏輯回歸模型沿用這個定義,但是問題在於,當我 ...

Mon Feb 18 05:17:00 CST 2019 0 589
交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導

原文:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵,對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...

Fri Nov 16 01:05:00 CST 2018 0 3117
交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數求導 前言 說明:本文只討論Logistic回歸的交叉熵,對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先,我們二話不說,先放出 ...

Fri May 19 18:09:00 CST 2017 0 1385
 
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