吳恩達機器學習第三周：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 ...
原文：吳恩達深度學習：2.1Logistic Regression邏輯回歸及其損失函數
.Logistic Regression是一個二元分類問題 已知輸入的特征向量x可能是一張圖，你希望把它識別出來，這是不是貓圖，你需要一個算法，可以給出預測值，更正式的y是一個概率，當輸入特征x滿足條件的時候y就是 。換句話說，如果x是圖片，那就需要拿到一張貓圖的概率。 Sigmoid函數。這里就不多說了，關於sigmoid自己百度，很簡單 為了訓練logistic回歸模型的參數w和b，需要定義 ...
2019-01-21 21:21 0 4669 推薦指數：
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