【吴恩达机器学习笔记】第七章 Logistic回归-50简化代价函数与梯度下降

最新推荐文章于 2024-08-05 18:30:00 发布
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Logistic regression cost function
在这里插入图片描述
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用以上代价函数拟合参数的优点:

  • 这个式子是从统计学中的极大似然法的来的, 它是统计学中为不同模型快速寻找参数的方法.
  • 除此之外它还有个优点就是, 它是凸的.
吴恩达视频logistic回归的梯度下降函数计算
G果的博客
07-02 351
1 Sigmoid预测函数 注意：化简求导函数很关键 2 代价函数 3 梯度下降函数（调参） 4 梯度下降函数的计算 注意：求导时系数和求和公式可以先不理会 注意：上角标看起来很繁琐，计算的时候先去掉 注意：计算到这一步回代即可 个人解法，如果有问题请批评指正 ...
吴恩达Machine Learning课程学习笔记1 监督机器学习 回归和分类（P1-41）
最新发布
weixin_46632427的博客
01-03 2151
机器学习的定义："Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.无需明确编程，赋予计算机学习能力的研究领域"（Arthur Samuel 1959）。机器学习可应用于语音识别、计算机视觉、增强现实、自动驾驶、大规模工业、电子商务、医疗保健等领域。
【吴恩达机器学习】第七章Logistic回归-50简化代价函数与梯度下降
厄多斯L的博客
09-11 301
Logistic regression cost function 用以上代价函数拟合参数的优点: 这个式子是从统计学中的极大似然法的来的, 它是统计学中为不同模型快速寻找参数的方法. 除此之外它还有个优点就是, 它是凸的. ...
简化代价函数与梯度下降
up_XCY的博客
01-16 522
这种costfunction时由极大似然法得出。 需最小化新的cost function 最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。 首先我们来看看Logistic回归的代价函数： 上面y=1和y=0的代价函数是不同的表达式，我们将其化简合并为同一个表达式： 约定y只能去取0或1. 现将cost的两种情况合并为一种。 使用自锁，将二者分...
逻辑回归-简化代价函数和使用梯度下降
不要怕
01-30 317
下面这个形式的代价函数有没有可能写的简单一点？ 我们将y=1和y=0两个式子合并得: 带入代价函数，得 J(θ) 此时假设函数为 将 J(θ)带入梯度下降算法 求偏导得: ...
吴恩达机器学习课程笔记
11-09
2.1 利用梯度下降求解 属性的 scaling 学习速率 2.2 利用归一化方程(Normal Equation)求解 3 逻辑斯谛回归(Logistic Regression) 3.1 预测函数的表示 3.2 损耗函数的表示 3.3 多元分类 4 正则化 4.1 过...
吴恩达机器学习-可选的实验室-正则化成本和梯度
weixin_50946965的博客
08-05 1861
吴恩达机器学习实验室中文翻译C1W3L9-正则化成本和梯度
机器学习笔记（吴恩达）
kyxdjy的博客
04-25 7606
机器学习笔记（吴恩达）
吴恩达斯坦福机器学习笔记：Logistic回归解析
"斯坦福大学机器学习笔记，主要涵盖Logistic回归、感知器算法、牛顿法、GLM、指数函数家族和Softmax回归，基于吴恩达的课程内容。" 本文将深入探讨Logistic回归这一重要的机器学习概念，它是二分类问题的常用方法。...
机器学习day05——logistic回归 简化代价函数与梯度下降
ting的博客
09-19 255
代价函数 将cost分段函数整合成一个函数： 即y=1时cost=−????????????(ℎ????(????))，y=0时cost=−????????????(1 − ℎ????(????))。 代入代价函数得： 梯度下降法 在得到这样一个代价函数以后，我们便可以用梯度下降算法来求得能使代价函数最小的参数了。 梯度函数原式： 其中： 将h代入代入J函数得： 在将得到得J函数代入梯度下降函数得： 虽然得到的梯度下降算法表面上看上去与线性回归的梯度下降算法一样，但是这里的ℎ????(????)
吴恩达机器学习_49代价函数/50简化代价函数与梯度
diexi7194的博客
09-23 225
一、logistic 回归的代价函数： 1、y = 1 图像左侧无穷大的通俗解释：假设我们预测y = 1 的概率为0，但如果y确实等于1，那么我们会用非常大的代价值来惩罚这个学习函数。 2、y = 0 图像右侧无穷大的通俗解释：如果最后y = 0，而我们几乎非常肯定的预测y = 1的概率等于1，那么我们就要为此付出非常大的代价值 二...
吴恩达逻辑回归---仿线性回归写的梯度下降，未引入优化算法
weixin_41767043的博客
05-28 240
导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 path=“ex2data1.txt” data=pd.read_csv(path,header=None,names=[‘Exam1’,‘Exam2’,‘Admitted’]) data.head() def sigmoid(z): ...
机器学习笔记（11）— 简化逻辑回归代价函数、梯度下降实现、过拟合、正则化、线性和逻辑回归正则方法
ygy555的博客
11-24 1167
对逻辑回归的损失函数进行了简化，由两个式子合并成一个式子，对逻辑回归实现了梯度下降，对过拟合和欠拟合进行了解释，有3种方法解决了过拟合问题，正则化是最常用的，对线性回归和逻辑回归使用了正则化方法。
吴恩达6.5：简化代价函数和梯度成本
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
09-09 273
在这段视频中，我们将会找出一种稍微简单一点的方法来写代价函数，来替换我们现在用的方法。同时我们还要弄清楚如何运用梯度下降法，来拟合出逻辑回归的参数。因此，听了这节课，你就应该知道如何实现一个完整的逻辑回归算法。 这就是逻辑回归的代价函数： 这个式子可以合并成： 逻辑回归的代价函数： 根据这个代价函数，为了拟合出参数，该怎么做呢？我们要试图找尽量让J(θ)J(\theta)J(θ)取得最小值...
吴恩达6.4：代价函数
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
09-08 294
12
逻辑回归梯度下降法的推导过程
kenhwang的博客
05-24 2184
设hθ(x)=11+exp(−θTx)，且(x(i),y(i))为样本对，共有m个样本。 则极大似然函数有： l(θ)=log(∏i=1mhθ(xi)y(i)(1−hθ(x(i))1−y(i))=∑i=1m[y(i)log(hθ(xi))+(1−y(i))(1−hθ(x(i))] 梯度下降法求出似然函数最小值: ∂l(θ)∂θ=∑i=1m[y(i)hθ(xi
【机器学习】代价函数和梯度下降法
weixin_43728604的博客
11-20 2454
一、简介 梯度下降法是机器学习中最为基础和常用的算法之一，其核心思想是通过求梯度的方法来找到代价函数的最小值，从而解决相应的拟合或者分类问题。而要想理解梯度下降算法，首先应该了解什么是代价函数。 二、代价函数 代价函数本质来说就是用来表示拟合函数的理想输出与实际输出之间的差距的一种函数。也就是说差距越大，算法学习的代价也就越大，所以梯度下降法的本质也就是不断地优化代价函数。 1、平方差代价函数 解...
吴恩达机器学习——逻辑回归的梯度下降推导过程
CarryLvan的博客
10-11 1216
吴恩达机器学习——逻辑回归的代价函数简化推导过程 这里就简单推导一下，为了简洁就把x和y右上角的i去掉了。 推导过程：
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