邏輯回歸實戰

影象

輸入x，注意：這裡的x已經新增上了預設的第0個特徵，這個列向量中的值都為1

\[ \begin 1 & x^_ & x^_ \\ 1 & x^_ & x^_ \\ \vdots & \vdots & \vdots \\ 1 & x^_ & x^_ \end \]

目標函式（\(j(\theta)\)）

梯度下降

梯度下降

不斷地更新引數即可

完成了擬合，投入到**的時候是使用等價替換之前的假設函式，值得一提的是，前面的等價替換是對目標函式j的操作，和假設函式無關，在機器學習中，大部分的分析的時間除了在構建假設函式之外，就是合理的處理目標函式

正則化(懲罰)引數與\(\theta\)的關係

梯度 梯度下降公式為

邏輯回歸實戰

影象 輸入x，注意 這裡的x已經新增上了預設的第0個特徵，這個列向量中的值都為1 begin 1 x x 1 x x vdots vdots vdots 1 x x end 目標函式 j theta 梯度下降 梯度下降 不斷地更新引數即可 完成了擬合，投入到 的時候是使用等價替換之前的假設函式，值得...

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