Andrew Ng機器學習公開課筆記 -- Logistic Regression
網易公開課，第3，4課 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面討論了線性回歸問題， 符合高斯分布，使用最小二乘來作為損失函數 下面繼續討論分類問題，分類問題和回歸問題不同在於Y的取值是離散的 我們先討論最簡單 ...
原文：Logistic回歸Cost函數和J(θ)的推導----Andrew Ng【machine learning】公開課
最近翻Peter Harrington的 機器學習實戰 ，看到Logistic回歸那一章有點小的疑問。 作者在簡單介紹Logistic回歸的原理后，立即給出了梯度上升算法的code：從算法到代碼跳躍的幅度有點大，作者本人也說了，這里略去了一個簡單的數學推導。 那么其實這個過程在Andrew Ng的機器學習公開課里也有講到。現在回憶起來，大二看Andrew的視頻的時候心里是有這么一個疙瘩 Andre ...
2017-02-14 00:37 3 3327 推薦指數：
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