2.4 梯度下降算法（非常重要，重點理解）
已經知道了logistic回歸模型， 也知道了損失函數 損失函數是衡量單一訓練樣例的效果， 還知道了成本函數 成本函數用於衡量參數w和b的效果在全部訓練集上面的衡量 下面開始討論如何使用梯度下降法來訓練或學習訓練集上的參數w ...
原文：2.9 logistic回歸中的梯度下降法（非常重要，一定要重點理解）
怎么樣計算偏導數來實現logistic回歸的梯度下降法 它的核心關鍵點是其中的幾個重要公式用來實現logistic回歸的梯度下降法 接下來開始學習logistic回歸的梯度下降法 logistic回歸的公式 現在只考慮單個樣本的情況，關於該樣本的損失函數定義如上面第三個公式，其中a是logistic回歸的輸出，y是樣本的基本真值標簽值， 下面寫出該樣本的偏導數流程圖 假設樣本只有兩個特征x 和x ...
2017-09-08 22:19 0 3473 推薦指數：
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