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

線性回歸是一種較為簡單，但十分重要的機器學習方法。掌握線性的原理及求解方法，是深入了解線性回歸的基本要求。除此之外，線性回歸也是監督學習的基石，希望你能最終掌握機器學習的一些重要的思想。 今天就給大家展開講講線性回歸里的一元線性回歸和平方損失函數。 線性回歸介紹 回歸問題旨在實現對連續值的預測 ...

課程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/8SpIM/gradient-descent 此篇博文是我在聆聽以上課程的筆記，歡迎交流分享。 一 Model and Cost Function 模型及代價函數 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合 ...

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

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 ...

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 ...

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 ...