一. 邏輯回歸 　　1.背景：使用邏輯回歸預測學生是否會被大學錄取。 　　2.首先對數據進行可視化，代碼如下： 　　3.sigmoid函數的實現，代碼如下： 　　4.代價函數的實現代碼如下： 　　5.代替梯度下降的優化方法fminunc ...

一.邏輯回歸問題（分類問題） 生活中存在着許多分類問題，如判斷郵件是否為垃圾郵件；判斷腫瘤是惡性還是良性等。機器學習中邏輯回歸便是解決分類問題的一種方法。二分類：通常表示為yϵ{0,1}，0：“Negative Class”，1：“Possitive Class”。 邏輯回歸的預測函數 ...

本章主要講解了邏輯回歸相關的問題，比如什么是分類？邏輯回歸如何定義損失函數？邏輯回歸如何求最優解？如何理解決策邊界？如何解決多分類的問題？ 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題，而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件，信用卡交易是否正常 ...

1.Logistic Regression是一個二元分類問題 　　(1)已知輸入的特征向量x可能是一張圖，你希望把它識別出來，這是不是貓圖，你需要一個算法，可以給出預測值，更正式的y是一個概率，當輸入特征x滿足條件的時候y就是1。換句話說，如果x是圖片，那就需要拿到一張貓圖的概率 ...

文章內容均來自斯坦福大學的Andrew Ng教授講解的Machine Learning課程，本文是針對該課程的個人學習筆記，如有疏漏，請以原課程所講述內容為准。感謝博主Rachel Zhang 的個人筆記，為我做個人學習筆記提供了很好的參考和榜樣。 § 3. 邏輯回歸 ...

1. Classification 這篇文章我們來討論分類問題（classification problems），也就是說你想預測的變量 y 是一個離散的值。我們會使用邏輯回歸算法來解決分類問題。 之前的文章中，我們討論的垃圾郵件分類實際上就是一個分類問題。類似的例子還有很多，例如一個在線 ...

注：最近開始學習《人工智能》選修課，老師提綱挈領的介紹了一番，聽完課只了解了個大概，剩下的細節只能自己繼續摸索。 從本質上講：機器學習就是一個模型對外界的刺激（訓練樣本）做出反應，趨利避害（評價標准）。 1. 什么是邏輯回歸？ 許多人對線性回歸都比較熟悉，但知道邏輯回歸的人可能就要 ...

一.准備工作 從網站上將編程作業要求下載解壓后，在Octave中使用cd命令將搜索目錄移動到編程作業所在目錄,然后使用ls命令檢查是否移動正確。如： 提交作業：提交時候需要使用自己的登錄郵箱和提交令牌，如下： 二.單變量線性回歸 繪制圖形：rx代表圖形中標記的點為紅色的x，數字 ...