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qq_54263076
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾
4 年前
trueqq_54263076

《[从0开始机器学习]5.逻辑回归 二分类》
# 假设函数
# 在逻辑回归中我们设定的假设函数是H=1/(1+e^(-KX))这个值在0-1之间，可以当作概率

# 代价函数L=求和（(H(x)-y(x))^2），其中H是关于K矩阵中所有系数参数的假设函数

#通过最似然估计将代价函数化简变成凸函数，上面图3
# 代价函数就是你估算的值与实际值的差的大小，使得代价函数最小，这样就能不断逼近结果
# 使得代价函数最小，就要使得初始点在斜率线上不断往低处移动，呈现出系数的不断微小移动
# 固定公式格式，推导原理看吴恩达P11

——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_54263076/article/details/127454471

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每天努力一点点，每天进步一点点，滴水可以穿石，铁杵可以成针，加油。