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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...