qq_43872529的博客

根据吴恩达老师机器学习课程中在 Logistics Regression 中定义的损失函数： J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)log⁡(hθ(x(i)))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(x(i)))] J(\theta)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[y^{(i)} \log \left(h_{\theta}\left(x^{(i)}\right)\right)+\left(1-y^{(i)}\right) \log \left(1-h_{\theta}\le.

加法操作 vector<int> add(vector<int> &A, vector<int>&B){ vector<int> C; int t=0; for(int i=0;i<A.size()||i<B.size();i++){ if(i<A.size()) t += A[i]; if(i<B.size()) t += B[i]; C.pus.