机器学习-Logistic Regression速记(来自李宏毅视频)

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github : https://github.com/twomeng/logistic-regression- ex1. m 1 %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression 2 % 3 % Instructions 4 % ------------ 5 % 6 % This file contains code that helps you get started on the logistic 7 %

[一.逻辑回归模型] 逻辑回归不同于线性回归,它实际上一种分类方法,用于二分类问题(y=0或者1).逻辑回归模型如下: 即当>=0.5时,预测输出值y=1:否则预测输出值y=0:且有: [二.决策边界] 所谓Decision Boundary就是能够将所有数据点进行很好地分类的h(x)边界. [例1] 由图可知: 对应的线性回归模型为: 决策边界为粉色直线: [例2] 由图可知: 对应的线性回归模型为: 决策边界为粉色曲线: [三.代价函数] 代价函数 J(θ)的推导如下: 对于每个样本: 于是

原文地址:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 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machin

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 3.  逻辑回归 Logistic Regression 1 分类Classification 首先引入了分类问题的概念——在分类(Classification)问题中,所需要预测的$y$是离散值.例如判断一封邮件是否属于垃圾邮件.判断一个在线交

注:最近开始学习<人工智能>选修课,老师提纲挈领的介绍了一番,听完课只了解了个大概,剩下的细节只能自己继续摸索. 从本质上讲:机器学习就是一个模型对外界的刺激(训练样本)做出反应,趋利避害(评价标准). 1. 什么是逻辑回归? 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多.从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类. 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如$$y = f(x) = ax + b$$,对于每一个输入的x,都有一个对应的y输出.模

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识,文章小节安排如下: 1)逻辑回归定义 2)假设函数(Hypothesis function

Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了以下这篇微博: 我在看到这篇微博的时候大为触动,由于,如果是rickjin来面试我.我想我会死的非常慘,由于他问的问题我基本都回答不上来.

斯坦福大学机器学习公开课:Programming Exercise 2: Logistic Regression---Matlab实现 1 Logistic Regression In this part of the exercise, I will build a logistic regression model to predict whether a student gets admitted into a university. You want to determine each