cost function( 成本函数 ) 在 regression( 回归 ) ( 三 )

一般线性回归介绍
最新推荐文章于 2021-07-26 15:55:31 发布
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博客提及一般线性回归，线性回归是有监督学习中的重要算法，在数据分析等领域有广泛应用。
一般线性回归
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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
MATLAB实现cost function计算和gradience descent计算
shulixu的博客
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cost function计算： function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y, theta) computes the cost of using theta as the % parameter for linea
[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function
weixin_33796177的博客
06-10 180
  了解LR的同学们都知道，LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function，那有个很有意思的问题来了，为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数（MSE）呢？ 我个人理解主要有三个原因： MSE的假设是高斯分布，交叉熵的假设是伯努利分布，而逻辑回归采用的就是伯努利分布； MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸，这会存在很多局部最优解，而我们更想...
cost function( 成本函数 ) 在 regression( 回归 ) ( 一 )
08-30 5326
借助 cost function 求出参数  使更合理的满足 traning set 中的所有 training examples.   在 Linear Regression ( 线性回归 ) 中 hypothesis ( 假设函数 ) 如下      设  则 .    cost function 表示 input values or feature 通过 hypothesis 得出
机器学习吴恩达Matlab实现代价函数（1）
m0_46230270的博客
07-26 1608
机器学习吴恩达Matlab实现代价函数（1） 我今天学习了第六章的高级优化，是用matlab实现的 首先是我们的代价函数costFunction function [jVal,gradient]=costFunction(theta) jVal = (theta(1)-5)^2+(theta(2)-5)^2; gradient=zeros(2,1); gradient(1)=2*(theta(1)-5); gradient(2)=2*(theta(2)-5); 然后我是使用的matlab7.1 所以
简单理解LSTM神经网络
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08-01 8万+
递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是
Derivative of cost function of logical regression逻辑回归代价函数的一些数学推导
Calm-Cat的博客
04-04 438
Recently I have some misconception of Logistic Regression so I reviewed it and tried to do some mathematical derivations manually. Generally Speaking In general, suppose we have mmm examples and nnn p...
cost function matlab,机器学习（三）之Matlab实现的函数总结 | 学步园
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03-16 865
在学习了线性回归与逻辑回归后，对其进行Matlab实现并总结如下：(一) 运用Matlab内函数进行回归%linear regression with matlab inner functionx=[1;2;3;4;5;6;7];y=[2.1;5;5.8;8.2;10.5;11;15];temp=ones(7,1);X=[temp x];b=regress(y,X)z=b(1)+X*b(2);pl...
sklearn(scikit-learn) logistic regression loss(cost) function（sklearn中逻辑回归的损失函数）
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05-23 5098
讲述 sklearn 中逻辑回归的损失函数为什么与常见的形式不同。
【机器学习】什么是线性回归、cost function以及常用的线性回归算法
未来已来
10-09 1433
我们首先通过回归问题中最简单的线性回归(Linear Regression)来了解什么是监督学习。 监督学习的模型一般可以表示成如下： 在监督学习的问题中，我们要找到一个函数h(x)，使得对于一个给定的数据集x，能预测出对应的输出y。即 y=h(x)y = h(x)y=h(x) 如果我们所要预测的y值是连续的，比如房价，那么这就是一个回归问题；如果y值是一些离散的点，比如是良性肿瘤还是恶性肿瘤，...
吴恩达机器学习（十三）使用matlab实现代价函数
weixin_43889476的博客
07-12 2033
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
Machine Learning Week4 lrCostFunction.m
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07-29 1704
其实虽然说换了个名字，但是和上一个week的cost的计算是一样的。、 先算unregularized loss/grad，然后计算正则化项。function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic regression with
[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 二 ——单变量线性回归
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1.Model description 模型描述 In Supervised Learning, we have a data set called a training set(训练集), 了解需要使用的符号：define lots of symbols how work? Training Set 提供训练集， Learning Algorithm，learning from training set and output a function h，hypothesis functio.
Coursera Machine Learning 第一周 quiz Linear Regression with One Variable 习题答案
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1.Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/university, given how well she did in her first year. Specifically, let x be equal to the number of "A" gr
线性回归的Cost function实现
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此处使用Octave来实现 线性方程的代价函数： 代价函数： X 是测试值，假设用矩阵表示为 为了方便用矩阵计算我们把X加一列 1 : 同时 那么h(X)的合就可以用矩阵乘法来计算 平方就可以用 y' * y, 因为要平方之后把所有向量内的项加到一起，原理就是每一项跟自己相乘然后相加到一起还是矩阵相乘。 ...
Logistic Regression 的 Cost function 的推倒过程
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Logistic Regression 不同于 Linear Regression，它可以是预测结果成为离散的值（比如正类、负类）。因此它可以作为 classification 的工具。如果听过Andrew Ng的Machine Learning课程的话，应该知道其实在进行优化求导过程中，Logisitc Regression 和 Linear Regression 的偏导数是一样样的。虽然他们的
教你设置jupyter服务器的密码
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今天刚跟着台湾老师用 pip install jupyter 装了著名的jupyter服务器，也用jupyter notebook命令打开了一个网页，开启爬虫新篇章。但是我有一个问题，我的默认浏览器是Safari，但开发者工具多是chrome的好用，所以我希望能把这个notebook放到chrome里面去。好，我就复制URL到chrome里面，发现它竟然要问我填密码！那么密码是什么啊，我不知道哈！我
logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解
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有监督学习机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}\{(x^1,y^1),(x^2,y^2),\cdots,(x^m,y^m)\}对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0x_0, 则每个样本包含n+1维特征
LR loss/cost function 的一些推导
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逻辑回归 LogisticRegression：分类与决策边界
Cost Function（成本函数）在逻辑回归中通常采用对数似然损失函数（也称交叉熵损失函数），它衡量了模型预测的概率分布与真实类别之间的差异。优化目标是找到最小化成本函数的θ值，这通常通过梯度下降法或其他优化...
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