原文:Coursera-AndrewNg(吳恩達)機器學習筆記——第三周編程作業(邏輯回歸)

一. 邏輯回歸 .背景:使用邏輯回歸預測學生是否會被大學錄取。 .首先對數據進行可視化,代碼如下: .sigmoid函數的實現,代碼如下: .代價函數的實現代碼如下: .代替梯度下降的優化方法fminunc ,代碼如下: .使用計算出的 i值做預測,預測函數如下: 二. 正規化邏輯回歸 .特征映射 Feature Mapping :使用兩個特征 x ,x 組合出更多的特征如x x ,x ,x 等。 ...

2018-05-09 15:16 0 4464 推薦指數:

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Coursera-AndrewNg()機器學習筆記——第二編程作業(線性回歸

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 ...

Fri Mar 09 21:56:00 CST 2018 1 5888
Coursera-AndrewNg()機器學習筆記——第三周

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 ...

Tue Mar 20 05:52:00 CST 2018 1 1274
Coursera-AndrewNg()機器學習筆記——第二

一.多變量線性回歸問題(linear regression with multiple variables) 搭建環境OctaveWindows的安裝包可由此鏈接獲取:https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/,可以選擇一個比較新的版本進行安裝 ...

Thu Mar 08 01:02:00 CST 2018 0 930
機器學習第三周:Logistic Regression邏輯回歸

先來說說回歸的思想吧: 常見的回歸就是通過一系列的點,計算得到一條線。當有新的輸入時,可以直接計算得到輸出。用最小二乘法求解線性回歸方程就是我們最早接觸到的回歸。對於線的表示都不盡相同,如線性回歸得到的預測函數是y=w⃗ T∗x⃗ +a,邏輯回歸則是一條S型曲線。 邏輯回歸和線性回歸 ...

Fri Dec 22 22:45:00 CST 2017 2 16102
機器學習筆記17-邏輯回歸的代價函數

  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 ...

Mon Feb 18 05:17:00 CST 2019 0 589
 
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