1. Decision boundary

when hθ(x) > 0, g(z) = 1; when hθ(x) < 0, g(z) = 0.

so the hyppthesis is:

2. cost function

to fit parameters θ:

to make a prediction given new x:

Output       

3. Gradient Descent

Repeat {

  

  (simultaneously update all θj)

}

Machine Learning No.3: Logistic Regression的更多相关文章

  1. [Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression

    [Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为" ...

  2. Andrew Ng Machine Learning 专题【Logistic Regression &amp; Regularization】

    此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探 ...

  3. CheeseZH: Stanford University: Machine Learning Ex3: Multiclass Logistic Regression and Neural Network Prediction

    Handwritten digits recognition (0-9) Multi-class Logistic Regression 1. Vectorizing Logistic Regress ...

  4. 机器学习---朴素贝叶斯与逻辑回归的区别(Machine Learning Naive Bayes Logistic Regression Difference)

    朴素贝叶斯与逻辑回归的区别: 朴素贝叶斯 逻辑回归 生成模型(Generative model) 判别模型(Discriminative model) 对特征x和目标y的联合分布P(x,y)建模,使用 ...

  5. machine learning(10) -- classification:logistic regression cost function 和 使用 gradient descent to minimize cost function

    logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) ...

  6. Machine Learning in Action -- Logistic regression

    这个系列,重点关注如何实现,至于算法基础,参考Andrew的公开课 相较于线性回归,logistic回归更适合用于分类 因为他使用Sigmoid函数,因为分类的取值是0,1 对于分类,最完美和自然的函 ...

  7. [Machine Learning] 逻辑回归 (Logistic Regression) -分类问题-逻辑回归-正则化

    在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值.但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类.例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈 ...

  8. Andrew Ng Machine Learning 专题【Linear Regression】

    此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探 ...

  9. 机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)

    在之前的文章<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件.但是这些假设条件却往往是人们 ...

随机推荐

  1. dedecms 留言板中引用模板文件方法

    最近在做一个用dedecms搭建的网站,客户提出要有留言板,dedecms带了一个留言板的模块,安装倒是十分简便,但装完后发现界面十分粗糙.装修比较简单,但是发现遇到一个问题:网站通用的导航栏无法显示 ...

  2. IDEA使用Maven打包时如何去掉测试阶段

    如图

  3. (转)ubuntu/var/log/下各个日志文件

    本文简单介绍ubuntu/var/log/下各个日志文件,方便出现错误的时候查询相应的log   /var/log/alternatives.log-更新替代信息都记录在这个文件中 /var/log/ ...

  4. 白话http请求

    http接口测试和使用,首先要了解什么是http请求: http请求通俗讲就是把客户端的东西通过http协议发送到服务端,服务端根据http协议的定义解析客户端发过 来的东西! http请求中常用到的 ...

  5. BZOJ 1878 SDOI2009 HH的项链 树状数组/莫队算法

    题目大意:给定一个序列.求一个区间内有多少个不同的数 正解是树状数组 将全部区间依照左端点排序 然后每次仅仅统计左端点開始的每种颜色的第一个数即可了 用树状数组维护 我写的是莫队算法 莫队明显能搞 m ...

  6. 在windows搭建jenkins測试环境

    jenkins 搭建好开发环境必备之中的一个,简单易用,搭建測试平台非常有帮助,不知道的都能够了解一下 官网下载地址 http://jenkins-ci.org/ 我是下载window版本号的 安装有 ...

  7. Libimseti推荐系统

    技术:easyUI.jQuery.Spring.Struts.Hibernate.Mahout.MySQL 本Libimseti推荐系统使用数据.代码參考<Mahout in action> ...

  8. FMSC 使用理解

    看了非常长时间 FMSC资料 都说的模糊的. 事实上非常easy: fsmc就是为了扩展内存的,如我们在stm32芯片外加入一个sram芯片.那么我们仅仅须要把 sram芯片的地址线和数据线和stm3 ...

  9. 习科小D整理找网站后台办法[科普]

    习科科普贴,如何找到网站的后台 作者:小Dの马甲来自:习科论坛 - Silic.Org - BlackBap.Org 1, 穷举猜解    现如今可以暴力猜解网站后台登陆地址的软件有很多,从最早的啊D ...

  10. Bag标签之校验

    校验输入的内容是不是正确(校验整数.小数.字母.汉字或日文.username.XML节点名.日期.邮件及自己定义) 使用方法: <Bagid=书包名 act=verify> <wen ...