分类任务

　　原始方法：通过将线性回归的输出映射到0～1，设定阈值来实现分类任务

　　改进方法：原始方法的效果在实际应用中表现不好，因为分类任务通常不是线性函数，因此提出了逻辑回归

逻辑回归

假设表示--引入sigmoid函数g

　　

　　sigmoid函数将输出映射到区间（0,1），可以看作是概率

损失函数

　　

多分类

　　训练多个逻辑回归二分类器，对新的样本取预测概率最高的一个类别

欠拟合与过拟合

　　欠拟合：高偏差，模型没有很好地捕捉到数据的结构，通常是因为模型太简单，使用特征太少

　　过拟合：高方差，可以很好地拟合可用数据，但泛化能力很差，通常是因为采用了冗余的特征　　

　　解决过拟合：（1）减少不重要的特征数（2）使用正则化方法，降低参数变量theta的幅值

正则化损失函数

　　线性回归：

　　逻辑回归：

吴恩达Machine Learning学习笔记（三）--逻辑回归+正则化的更多相关文章

  1. 吴恩达Machine Learning学习笔记（一）

    机器学习的定义 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T ...

  2. 吴恩达Machine Learning学习笔记（二）--多变量线性回归

    回归任务 多变量线性回归 公式 h为假设,theta为模型参数(代表了特征的权重),x为特征的值 参数更新 梯度下降算法 影响梯度下降算法的因素 (1)加速梯度下降:通过让每一个输入值大致在相同的范围 ...

  3. 吴恩达Machine Learning学习笔记（四）--BP神经网络

    解决复杂非线性问题 BP神经网络 模型表示 theta->weights sigmoid->activation function input_layer->hidden_layer ...

  4. 吴恩达Machine Learning 第一周课堂笔记

    1.Introduction 1.1 Example        - Database mining        Large datasets from growth of automation/ ...

  5. Machine Learning 学习笔记 (3) —— 泊松回归与Softmax回归

    本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson ...

  6. 吴恩达课后作业学习1-week4-homework-two-hidden-layer -1

    参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 两层神经网络,和吴恩达课 ...

  7. 吴恩达课后作业学习1-week4-homework-multi-hidden-layer -2

    参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 实现多层神经网络 1.准 ...

  8. 吴恩达课后作业学习2-week1-1 初始化

    参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 初始化.正则化.梯度校验 ...

  9. 吴恩达课后作业学习2-week1-2正则化

    参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据 ...

随机推荐

  1. Pytorch中torch.load()中出现AttributeError: Can't get attribute

    原因:保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用. Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型,这个问题实际上是Pickle的问题,而不是Pytorch. 解决方法也非常简单,只需显式地导 ...

  2. 《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（四）：基本数据类型（字符编码和char型）

    3.6.4字符编码 咦?怎么好像有东西乱入了?不是讲基本数据类型么?哈哈,因为还剩下最后一个char型了,因为char型会牵涉到Unicode编码相关,因此我决定先科普一下字符集编码. 我儿子现在上小 ...

  3. PostgreSQL在不同的表空间移动数据文件

    一.背景 在工作中,可能会遇到将表从一个表空间移动另一个表空间.例如 * 对数据进行冷处理 * 表空间所在的磁盘空间不足 * 建表时分配错了表空间 以上等等,可能需要你将一个表移动表空间. 二.表空间 ...

  4. 初学WebGL引擎-BabylonJS：第3篇-方向纹理与相机

    [playground]-rotatuib abd scaling(方向) 源码 var createScene = function () { var scene = new BABYLON.Sce ...

  5. android studio配置so和assets目录

    so配置: 1. 建立src/main/libs/armeabi目录,so文件放入armeabi目录 2.配置build.gradle android { defaultConfig{ XXXXXX ...

  6. 《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN前向和反向传播过程的代码验证

    在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所 ...

  7. POJ-3255-Roadblocks(次短路的另一种求法)

    Bessie has moved to a small farm and sometimes enjoys returning to visit one of her best friends. Sh ...

  8. [BUUOJ记录] [BJDCTF2020]Easy MD5

    各种关于md5的Bypass操作,都是基本操作,考察数组绕过.弱类型比较绕过以及md5($password,true) ByPass 1.利用md5($password,true)实现SQL注入 F1 ...

  9. 15 自定义分页pagination全局组件

    1.Pagination.vue <template> <el-pagination @size-change="handleSizeChange" @curre ...

  10. Oracle12C安装配置文档

    Oracle12C安装配置文档   Oracle12C安装配置文档 准备软件: 开始安装: 打开从官网下载下来的两个压缩包,进行解压 打开解压好的后缀为2of2的文件夹找到路径为database下的“ ...