機器學習基礎---邏輯回歸（假設函數與線性回歸不同）
一：分類 （一）分類基礎 在分類問題中，你要預測的變量y是離散的值，我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法，這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中，我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類（例如正確或錯誤）。分類問題的例子有：判斷一封 ...
原文：機器學習基礎---神經網絡（屬於邏輯回歸）（構建假設函數）
一：為什么需要神經網絡 一 案例 為了很好的擬合數據，我們需要保留較多的相關參數，雖然可以使用正則化進行優化。但是無論是線性回歸還是邏輯回歸都有這樣一個缺點，即：當特征太多時，計算的負荷會非常大。 之前我們已經看到過，使用非線性的多項式項，能夠幫助我們建立更好的分類模型。假設我們有非常多的特征，例如大於 個變量。 我們希望用這 個特征來構建一個非線性的多項式模型，結果將是數量非常驚人的特征組合，即 ...
2020-05-02 22:21 0 1174 推薦指數：
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