Logistic Regression對J(θ)和sigmoid的求導
Logistic Regression中對loss function的求導的詳細推導，之前自己看ng的課程其實不是特別理解這個推導過程，今天自己推了一遍感覺清析很多 我們求導到這裏可以先放下先對h（x）進行求導 求到這裏 我們把(2)式帶入到(1)式中 OK了，我們對loss function的求導這麼愉快的結束！！！雖然寫的挺長，但應該很好理解吧 ^_^
相關文章
- 1. logistic function 和 sigmoid function
- 2. sigmoid & logistic
- 3. 迴歸(regression)和logistic regression
- 4. Sigmoid函數（logsig）求導
- 5. logistic regression& multinomial logistic
- 6. Logistic Regression原理推導
- 7. Day5--Logistic Regression理論推導
- 8. logistic regression 和 softmax regression的損失函數
- 9. Logistic Function == Sigmoid Function
- 10. sigmoid函數求導
- 更多相關文章...
- • ionic 導航 - ionic 教程
- • Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. logistic function 和 sigmoid function
- 2. sigmoid & logistic
- 3. 迴歸(regression)和logistic regression
- 4. Sigmoid函數（logsig）求導
- 5. logistic regression& multinomial logistic
- 6. Logistic Regression原理推導
- 7. Day5--Logistic Regression理論推導
- 8. logistic regression 和 softmax regression的損失函數
- 9. Logistic Function == Sigmoid Function
- 10. sigmoid函數求導