機器學習 學習總結 第四章 邏輯迴歸代價函數化簡以及梯度下降法

代價函數 函數化簡 代價函數回顧： 將代價函數合成一個公式可得： 顯然，對y進行0 1 賦值，可以分別得到原來的表達式。 邏輯迴歸的代價函數完整表達式 邏輯迴歸代價函數如下： 根據這個代價函數，我們要做的就是找到使得J(θ)取得最小是的參數θ值。 梯度下降法 需要用迭代公式來同時迭代計算θ向量中所有的θ值。 線性迴歸和邏輯迴歸假設函數的不同： 第一個是線性迴歸的假設函數，第二個是邏輯迴歸的。由此看

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