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Magic--Y
这个作者很懒，什么都没留下…
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机器学习笔记（11）— 简化逻辑回归代价函数、梯度下降实现、过拟合、正则化、线性和逻辑回归正则方法
对逻辑回归的损失函数进行了简化，由两个式子合并成一个式子，对逻辑回归实现了梯度下降，对过拟合和欠拟合进行了解释，有3种方法解决了过拟合问题，正则化是最常用的，对线性回归和逻辑回归使用了正则化方法。原创 2022-11-24 22:10:35 · 1135 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（10）- 逻辑回归中的代价函数
证明了用线性回归的代价函数去描述逻辑回归是不合适的，因为会出现非凸函数，会有多个局部最小值。通过逻辑回归的输出值，定义了一个损失函数，当标签值y=1时，只有预测出的值趋近于1，损失函数才会趋近于0，否则趋近于无穷大，标签值y=0时同理。原创 2022-11-22 22:39:18 · 691 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（9）— 决策边界
机器学习中的决策边界就是使z=0的点，即向量w乘向量x+b=0的点，这条边界可能是条直线，可能由于w的高阶多项式的原因，形状不规则原创 2022-11-22 08:38:35 · 1027 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（8,第三周）— 动机与目的、逻辑回归
机器学习，动机与目的、逻辑回归原创 2022-11-13 21:11:00 · 335 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（3）（4）相关代码
梯度下降、学习率相关代码原创 2022-11-13 17:02:06 · 393 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（2）相关代码
Cost Function代码、Model Representation原创 2022-11-13 16:59:12 · 435 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（7）— 学习率、特征工程、多项式回归
学习率、特征工程、多项式回归原创 2022-11-11 13:27:25 · 437 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（6）—特征缩放
特征缩放原创 2022-11-10 23:00:22 · 381 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（5，第二周）— 多维特征、向量化
机器学习，多维特征，向量化原创 2022-11-09 23:15:14 · 1161 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记(4) — 梯度下降
机器学习，梯度下降原创 2022-11-07 21:57:15 · 293 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记(3) — 梯度下降、学习率α
机器学习，理解梯度下降即公式，以及学习率α原创 2022-11-06 22:42:34 · 1613 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（2）- 线性回归模型、代价函数
机器学习的线性模型，以及代价函数原创 2022-11-05 23:44:35 · 593 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（1）—监督学习和无监督学习
机器学习-监督学习和无监督学习原创 2022-11-05 14:53:57 · 501 阅读 · 0 评论