1 Logistic回归
1 二分类及符号引入
Logistic回归是一种用于二分类的算法,以特征向量为输入,输出预测结果y的值为0或1的问题被称为二分类问题,下面先引入一些符号以方便后面的学习:
: 表示一个
维数据,作为输入数据,维度为
;
: 表示输出结果,取值为0,1之间的一个;
:表示第i组样本数据,有可能是训练集,也有可能是测试集,但是学习时默认是训练集;
: 表示所有训练集数据的输入值,放在一个
的矩阵中,其中m为样本数目;
本文详细介绍了逻辑回归的基础知识,包括二分类问题、逻辑回归的符号介绍、Sigmoid函数、代价函数和梯度下降。逻辑回归是神经网络的起点,通过计算图解释了正向传播和反向传播的过程,以及在梯度下降中的应用。
Logistic回归是一种用于二分类的算法,以特征向量为输入,输出预测结果y的值为0或1的问题被称为二分类问题,下面先引入一些符号以方便后面的学习:
: 表示一个
维数据,作为输入数据,维度为
;
: 表示输出结果,取值为0,1之间的一个;
:表示第i组样本数据,有可能是训练集,也有可能是测试集,但是学习时默认是训练集;
: 表示所有训练集数据的输入值,放在一个
的矩阵中,其中m为样本数目;
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