Crabfishhhhh的博客

分类问题中，我们要预测的变量yyy是一个离散值，而逻辑回归算法，通常运用于分类问题中的二元问题，也就是我们常说的二分类问题。分类问题，正如它的名字，我们尝试用算法来预测某一个结果是否属于某一类（True or False）or (yes or no)，比如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一次交易中是否存在欺诈，区别肿瘤是良性还是恶性，etc,都可以成为是分类问题。而所谓的“二分类问题”，意味着在结果预测中，可供分辨的类别只有两种，是或者不是。我们将因变xxx可能属于的这两个类分别称为负向类（Negative

我们在前面学习了单变量/特征的回归模型，这节课我们将学习多变量/特征线性回归模型。本章讲解的是多变量线性回归的一些内容，以及介绍了梯度下降的一些方法以及正规方程的定义和形式，希望对你的学习有浅显的帮助。各位 第三章又完美结束啦~下一章节Dr.Ng讲授的是如何使用Octave语言来上手学习机器学习算法其实现在的机器学习算法大多数使用是python所以我就不会讲述这个语言了，但是如果你想学习，我也会提供这一章节的知识，往后的学习中我会使用python代码做算法示例不用太担心啦。

然后你按照自己的判断又迈出一步，重复上面的步骤，从这个新的点，你环顾四周，并决定从什么方向将会最快下山，然后又迈进了一小步，并依此类推，直到你接近局部最低点的位置。对于这个问题，求导的目的，基本上可以说取这个红点的切线，就是这样一条红色的直线，刚好与函数相切于这一点，让我们看看这条红色直线的斜率，就是这条刚好与函数曲线相切的这条直线，这条直线的斜率正好是这个三角形的高度除以这个水平长度，现在，这条线有一个正斜率，也就是说它有正导数，因此得到的新的。所以，再进行一步梯度下降时，我的导数项是更小的，

在当今人工智能如此火热的时代，机器学习已经是一门不可忽视的学科，作为一名AI爱好者，学习机器学习基本上就是入门必修课程。想要上手完成一个模型的训练、部署等等操作，一定需要你会多少机器学习或深度学习的知识吗?答案是不需要的，在当今，‘迁移学习’的泛概念出现，我们随时随地都可以在任何一个CodeRepositories拉取一个项目，只要你稍微了解一门语言（如python、c++等），你就可以对模型进行个性化操作。那作为人工智能入门者，还需要学习过多的理论知识吗？答案是肯定的。