機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 Q18-20 C++实现

本文介绍了Coursera-NTU的機器學習基石课程作业三Q18-20的C++实现,重点讲解了逻辑回归的原理和梯度下降法,包括批量梯度下降与随机梯度下降。文中强调了初始化权重的重要性,并给出了不同迭代步长和次数下Eout的计算结果。

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        大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三 Q18-20的C++实现。虽然有很多大神已经在很多博客中给出了Phython的实现,但是给出C++实现的文章明显较少,这里为大家提供一条C++实现的思路!我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢!再次声明,博主提供实现代码的原因不是为了让各位通过测试,而是为学习有困难的同学提供一条解决思路,希望我的文章对您的学习有一些帮助!

本文出处:http://blog.youkuaiyun.com/a1015553840/article/details/51085835

其他问题解答请看汇总帖:http://blog.youkuaiyun.com/a1015553840/article/details/51085129


        这部分内容讲的主要是利用梯度下降发实现逻辑回归。

(1)逻辑回归

        逻辑回归Hyphothesis:

        逻辑回归单个点错误:

        逻辑回归总代价:

(2)梯度下降法

        逻辑回归的batch gradient descent:

        逻辑回归的stostic gradient descent:不需要N个样本求平均了,直接取其中一个的梯度

(3)逻辑回归的实现步骤

        


1.第十八题

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