轉載自：線性回歸與非線性回歸：1.0一元線性回歸與代價函數（損失函數） 回歸分析：用來建立方程模擬兩個或者多個變量之間如何關聯 因變量：被預測的變量（結果/標簽），輸出 自變量：被用來進行預測的變量（特征），輸入 一元線性回歸：包含一個自變量與一個因變量，並且變量的關系用一條 ...

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 ...

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

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 ...

（整理自AndrewNG的課件，轉載請注明。整理者：華科小濤@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 在遇到線性回歸問題時，我們總是令。可是我們為什么這樣選擇代價函數呢？我們提到過是為了使目標變量（指）的真實值和預測值的距離最小，想想也算合理 ...

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 ...

代價函數有助於我們弄清楚如何把最有可能的函數與我們的數據相擬合。比如在模型訓練中我們有訓練集（x，y），x表示房屋的面積，y表示房屋的價格，我們要通過線性回歸得到一個函數hθ(x)（被稱為假設函數），以x作為自變量，y作為因變量，用函數來預測在給定的房屋面積下的價格。 參數θ0和θ1的變化 ...

Q：為什么會提及關於代價函數的理解？ A：在 ML 中線性回歸、邏輯回歸等總都是繞不開代價函數。 理解代價函數：是什么？作用原理？為什么代價函數是這個？ 1、代價函數是什么？ 　　代價函數就是用於找到最優解的目的函數，這也是代價函數的作用。 　　損失函數（Loss Function ...