机器学习之&&Andrew Ng课程复习--- Cost Function(Logistic Regression)

最新推荐文章于 2019-06-04 22:08:40 发布
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博客提及对于Logistic Regression的梯度下降可参考相关内容，聚焦信息技术领域中逻辑回归的梯度下降方面。



对于Logistic Regression的梯度下降请参考这里

[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。
吴恩达 Andrew Ng. Machine Learning C1_W3_Logistic_Regression Practice Lab
DeerJM的博客
06-06 569
【代码】吴恩达 Andrew Ng. Machine Learning C1_W3_Logistic_Regression Practice Lab。
吴恩达《Machine Learning》-cost function损失函数（二）
丰brother的博客
06-04 933
问题：如何选择参数θi？ m代表样本数量 θ表示 参数 机器学习主要就是学习函数中的参数 比如一次函数 不同的参数 会产生不同的函数 目的： 找到一组θ0，θ1参数使 图中函数的线 尽可能多的拟合到更多的数据点。故也就是使图中线上的函数值hθ(x) 与 数据点的值 y 之间的距离最小。 为了防止hθ(x) - y 产生的正负值相加问题。采用平方差，都转换为正数。之后将m个样本的差值求和，除以...
吴恩达深度学习笔记（7）--逻辑回归的代价函数（Cost Function）
Harpoon_fly的博客
11-23 1652
逻辑回归的代价函数（Logistic Regression Cost Function） 在上一篇文章中，我们讲了逻辑回归模型，这里，我们讲逻辑回归的代价函数（也翻译作成本函数）。 吴恩达让我转达大家：这一篇有很多公式，做好准备，睁大眼睛！代价函数很重要！ 为什么需要代价函数： 为了训练逻辑回归模型的参数 w和参数b我们，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数w和参数b 。先看一下逻辑回归...
【tensorflow 学习】给LSTM加上L2正则化
Adrianna的专栏
10-18 1万+
Reference https://stackoverflow.com/questions/41841050/tensorflow-adding-regularization-to-lstm?noredirect=1&lq=1 tv = tf.trainable_variables()#得到所有可以训练的参数，即所有trainable=True 的tf.Variable/tf.get_vari
机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）
diaolun4894的博客
11-02 254
1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性（有些人可以使用偷来的信用卡，你懂的）。再如，之前判断一个肿瘤是良...
Stanford机器学习---第三讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization...
weixin_34190136的博客
06-24 197
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A...
基于八度音程实现Andrew Ng机器学习算法
“ml-ng：用八度音程实现机器学习算法——Andrew Ng的Coursera机器学习课程练习”这一项目是针对机器学习初学者和进阶者极具价值的学习资源，它基于著名人工智能教育先驱Andrew Ng在Coursera平台上开设的经典《机器...
斯坦福大学Andrew Ng机器学习课程详细讲义
斯坦福大学Andrew Ng的机器学习讲义是人工智能与数据科学领域中最具影响力的教育资源之一，其内容系统、结构清晰、理论与实践并重，被全球数百万学习者奉为入门和进阶机器学习的经典教材。该讲义全面覆盖了机器学习...
Andrew NG 机器学习 Logistic Regression 第三周编程作业
Reco_177的博客
11-19 370
1 Logistic Regression     通过学生两门成绩来判别学生能否被录取 1.1 Visualizing the data 数据视觉化    % Find Indices of Positive and Negative Examples pos = find(y==1); neg = find(y == 0); % Plot Examples pl
循环神经网络RNN以及LSTM的推导和实现
kymowind的专栏
07-15 1万+
RNN&LSTM的详细推导和实现
Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
08-12 13万+
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A
decision function和loss function的区别
u014765410的博客
10-02 2546
decision function：决策函数是学习到的模型，如 y=f(x)； loss function：损失函数是模型的衡量指标：mse 交叉墒等；
Stanford机器学习课程(Andrew Ng) Week 1 Model and Cost Function --- 第二节 Cost Function
自然语言处理小站
12-14 1780
课程地址: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/rkTp3/cost-function Cost Function 在学习线性回归之前，我们有必要补充代价函数的知识，来帮助我们弄清楚如何把最有可能的直线和我们的数据相拟合。 还是上节课的数据集，而假设函数也是这样的一个最基本的线性函数形式 我们把θi称为模型参数
机器学习之&&Dual（带约束条件的最优化问题）
sp_programmer的专栏
12-12 1万+
关于dual的相关知识，这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用，是优化理论中的一个重要部分。(也许你觉得一个IT人优化问题不重要，其实你仔细想想，现实中的很多问题，都是在有条件约束的情况下的求最优的问题)
重磅福利！！机器学习和深度学习学习资料合集
sp_programmer的专栏
12-23 1万+
重磅福利 机器学习和深度学习学习资料
机器学习之&&SVM支持向量机入门:Maximum Margin Classifier
sp_programmer的专栏
12-13 9416
—— 支持向量机简介。
机器学习之&&Andrew Ng课程复习--- 聚类——Clustering
sp_programmer的专栏
12-22 4718
Ng公开之无监督性学习---K-Means
机器学习之&&Andrew Ng课程复习--- 怎样选择机器学习方法、系统
sp_programmer的专栏
12-02 4172
选择最佳拟合model的问题，是machine learning的常见问题，以上内容可以帮助我们更好的选择一个最佳的模型，更好的应用到机器学习的应用中。
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