訓練集：\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...

第三周課程中，邏輯回歸代價函數的求導過程沒有具體展開，在此推導並記錄： 邏輯回歸的代價函數可以統一寫成如下一個等式： $J(\theta ) = -\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta (x^{(i)}))+(1-y^{(i ...

Training Set 訓練集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...

(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1】Logistic回歸總結(http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 ...

未來是人工智能的時代！ 提到深度學習，邏輯回歸是最經典的一個例子，也是很多教材的入門算法（比如吳恩達的深度學習）。鑒於本人零基礎學習人工智能的痛苦經歷，所以用通俗的語言把邏輯回歸講清楚。深度學習本身核心知識是數學知識，涉及到線性代數、概率論，微積分等。體會到很多讀者都是像我一樣，已經把這些知識 ...

　　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 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...