吳恩達《機器學習》學習筆記五——邏輯迴歸

吳恩達《機器學習》學習筆記五——邏輯迴歸 一、 分類（classification） 1.定義 2.閾值 二、 邏輯（logistic）迴歸假設函數 1.假設的表達式 2.假設表達式的意義 3.決策界限 三、 代價函數 1.平方誤差函數的問題 2.logistic迴歸的代價函數 四、梯度下降法求參數 五、多分類問題 1.介紹 2.「一對多」算法解決多分類問題 前四次筆記算是通過線性迴歸模型來對機器

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