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 ...
原文：Logistic回歸Cost函數和J(θ)的推導（二）----梯度下降算法求解最小值
前言 在上一篇隨筆里，我們講了Logistic回歸cost函數的推導過程。接下來的算法求解使用如下的cost函數形式： 簡單回顧一下幾個變量的含義： 表 cost函數解釋 x i 每個樣本數據點在某一個特征上的值，即特征向量x的某個值 y i 每個樣本數據的所屬類別標簽 m 樣本數據點的個數 h x 樣本數據的概率密度函數，即某個數據屬於 類 二分類問題 的概率 J 代價函數，估計樣本屬於某類的風 ...
2017-02-15 19:57 0 11214 推薦指數：
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