摘要：一、Logistic回归实现 （一）特征值较少的情况 1. 实验数据 吴恩达《机器学习》第二课时作业提供数据1。判断一个学生能否被一个大学录取，给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取，通过这些数据来预测一个学生能否被录取。 2. 分类结果评估 横纵轴（特征）为学生两门课成绩，可以在图中清晰地画出 阅读全文

摘要：Logistic回归模型 1. 模型简介： 线性回归往往并不能很好地解决分类问题，所以我们引出Logistic回归算法，算法的输出值或者说预测值一直介于0和1，虽然算法的名字有“回归”二字，但实际上Logistic回归是一种分类算法（classification y = 0 or 1）。 Logis 阅读全文

摘要：一、向量化 对于大量的求和运算，向量化思想往往能提高计算效率（利用线性代数运算库），无论我们在使用MATLAB、Java等任何高级语言来编写代码。 运算思想及代码对比 的同步更新过程向量化 向量化后的式子表示成为： 其中是一个向量，是一个实数，是一个向量，所以在这里是做一个向量的减法。在将计算向量化 阅读全文

摘要：（一）引入—梯度下降算法 1. 线性假设： 2. 方差代价函数： 3. 梯度下降： 4. : learning rate （用来控制我们在梯度下降时迈出多大的步子，值较大，梯度下降就很迅速） 值过大易造成无法收敛到minimum（每一步迈更大） 值较小且适宜的情况下，步子越来越小直到收敛（导数项为零 阅读全文