本章內容主要是介紹:單變量線性回歸算法(Linear regression with one variable) 1. 線性回歸算法(linear regression) 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系: 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...
很多講邏輯回歸的文章都沒有給出詳細的推導,只是列出最后的計算公式,今天在網上看到一篇解釋得非常詳細的文章,趕緊轉載一下: 機器學習筆記 Logistic回歸總結 http: blog.csdn.net dongtingzhizi article details 作者說 未經允許,不得轉載 ,我這里先冒犯了,如果覺得不合適,請告知。 不得不說,機器學習實戰中很多內容都非常簡略的帶過了,有不少都沒講 ...
2018-01-11 15:40 4 751 推薦指數:
本章內容主要是介紹:單變量線性回歸算法(Linear regression with one variable) 1. 線性回歸算法(linear regression) 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系: 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...
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 ...
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 ...
注:代價函數(有的地方也叫損失函數,Loss Function)在機器學習中的每一種算法中都很重要,因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程,代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度,防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中,對代價函數的理解也在不斷的加深 ...
代價函數(有的地方也叫損失函數,Loss Function)在機器學習中的每一種算法中都很重要,因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程,代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度,防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中,對代價函數的理解也在不斷的加深 ...
課程地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/8SpIM/gradient-descent 此篇博文是我在聆聽以上課程的筆記,歡迎交流分享。 一 Model and Cost Function 模型及代價函數 ...
有代價,或者說是損失。分類算法的目標就是讓它錯的最少,也就是代價最小。 損失函數又叫誤差函數(預測值與 ...
首先給出結論:損失函數和代價函數是同一個東西,目標函數是一個與他們相關但更廣的概念,對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數(loss function) 舉個例子解釋一下:(圖片來自Andrew Ng Machine Learning公開課視頻 ...