逻辑回归一.知识回顾二.题目二.编程的设计【1】引入一些包【2】准备数据【3】sigmoid 函数【4】cost function(代价函数)1.设置参数【5】gradient descent(梯度下降)1.损失梯度的推导2.代码【6】拟合参数【7】用训练集预测和验证【7】寻找决策边界1.输出最后拟合的参数2.根据边界公式计算X×θ3.画出图形三. 正则化逻辑回归特征映射对特征进行扩张正则化函数
本系列为吴恩达斯坦福CS229机器学习课程笔记整理，以下为笔记目录： （一）线性回归 （二）逻辑回归 （三）神经网络 （四）算法分析与优化 （五）支持向量机 （六）K-Means （七）特征降维 （八）异常检测 （九）推荐系统 （十）大规模机器学习第二章 逻辑回归使用线性回归来处理 0/1 分类问题比较困难，因此引入逻辑回归来完成 0/1 分类问题，逻辑一词也代表了是（1）和非
在这段视频中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数?。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non-convexfunction）。
逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数，定义如下：
$$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') - (1 - y)log(1 - y')$$
其中： (x,y)ϵD 是包含很多有标签样本 (x,y) 的数据集。 “y”是有标签样本中的标签。由于这是逻辑回归，因
梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。1 直观理解假设你迷失在山上的浓雾之中，你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的一个策略就是沿着最陡的方向下坡。这就是梯度下降的做法：通过测量参数向量θ相关的误差函数的局部梯度，并不断沿着降低梯度的方向调整，直到梯度降为0，到达最小值！具体来说，首先使用一个随机的θ值(
从逻辑回归开始，是因为这是一个简单的，可以理解成为一个简单的一层的神经网络，后续将逐步深入，了解更复杂的神经网络一，假设函数 逻辑回归算法适用于二分类问题，例如在输入一个猫的图片到模型中，模型会输出1（这是一只猫），或者0（不是一只猫）。 &
六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题逻辑回归算法
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2022-07-13 09:57:11
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代价函数参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv假设神经网络的训练样本有?个，每个包含一组输入 ? 和一组输出信号 ?，? 表示神经网络层数，??表示每层神经元的个数( ?? 表示输出层神经元个数)，??代表最后一层中处理单元的个数。 神经网络分类分两种： （1）二类分类：?? = 0, ? = 0 ?? 1表示哪一类； （2）?类分类：?? =
第三章：逻辑回归分类假设陈诉决策边界代价函数梯度下降多元分类分类 在生活中有时需要区分，邮件中是否有脏话，肿瘤是否是良性的等等情况。这一类问题都有一个特点，那就是问题的答案只有两种，要么是要么就不是。也就是其输出的结果y∈{0,1}。在机器学习中一般将1视作积极的情况，0视作消极的情况。而要解决这样的一类问题，就需要用到本章的逻辑回归算法。假设陈诉 如果我们可以通过这个例子来看看如果我们还是采用
看了ng的视频、机器学习实战和几篇博客，把逻辑回归彻底弄明白了，现在总结一下吧。一、线性回归线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1)这其实就是一
写在前面：文章只是为了记录学习课程的整个过程，方便以后查漏补缺，方便找到对应章节，希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程，会有很大收获！下一篇：2022吴恩达机器学习课程——第二课（神经网络） 文章目录第一周一、监督学习与无监督学习二、线性回归三、梯度下降第二周一、向量化二、特征缩放第三周一、逻辑回归二、训练逻辑回归模型三、逻辑回归中的梯度下降四、正则化 第一周一、监督学习与无监督学习监督
吴恩达-机器学习系列课程-Matlab作业ex1 Linear RegressionwarmUpExercise.mplotData.mcomputeCostgradientDescentfeature normalizationcomputeCostMultigradientDescentMultinormalEqnex2 Logistic RegressionplotDatasigmoidc
深度学习（DeepLearning）是机器学习（MachineLearning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（LogisticRegression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。1符号约定逻辑回归一般用
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2020-11-24 21:51:05
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文章目录六、逻辑回归6.1 Sigmoid 函数6.2 决策边界6.2.1 线性决策边界6.2.2 非线性决策边界6.3 代价函数6.4 高级优化6.5 多类别分类
六、逻辑回归逻辑回归：Logistic Regression，一种广义的线性回归，其因变量可以是二分类的；
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2022-01-04 11:45:39
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文章目录八、神经网络：表述8.1 非线性假设8.2 神经元和大脑8.3 神经网络举例8.4 多元分类问题八、神经网络：表述8.1 非线性假设 ~~~~~~ 对于特征数很多的逻辑回归，其特征空间会膨胀，因为hθ(x)中会含有很多多次项，比如x12，x1x2，…；如果包含二次项的话，那么估计一共会有O(n2)项，考虑三次项则会有O(n3)项；这是一种包含很多个
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2022-01-04 09:40:13
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
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目录1 单变量的线性回归1.1 读取数据pd.read_csv()函数创建DataFrame数据帧1.2 数据处理Dataframe.insert（）函数变量赋值初始化df.shape()df.iloc[]1.3 梯度下降代价函数公式代价函数公式实现矩阵转置.T和power（）梯度下降算法运算结果2 多变量线性回归2.1 数据处理DataFrame.mean()函数2.2 批量梯度下降算法 1
介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。讲解1x1卷积、Inception的作用与本质。
作者：szx_spark1. 经典网络LeNet-5AlexNetVGGNg介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加，训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数，VGG大约上亿参
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
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2023-09-27 20:23:08
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