第三週課程中,邏輯回歸代價函式的求導過程沒有具體展開,在此推導並記錄:
$j(\theta ) = -\frac\left[\sum_^y^log(h_\theta (x^))+(1-y^)log(1-h_\theta (x^)) \right]$
其中:$h_\theta (x^) = \frac x}}$
為了避免求導過程太冗長複雜,我們做一些顯示的簡化:
$j(\theta ) = -\frac\left[\sum_^k(\theta)\right]$
其中:$k(\theta) = y^log(h_\theta (x^))+(1-y^)log(1-h_\theta (x^))$
$h_\theta (x^) = \frac x}}$
ok,下面開始我們的推導過程:如果要求$j(\theta)$對某乙個引數$\theta$的偏導數,則:
(1)根據求導公式,可以先把常數項$-\frac\sum_^$提取出來,這樣就只需要對求和符號內部的表示式求導,即:
$j(\theta ){}' = -\frac\left[\sum_^k(\theta){}'\right]$
$k(\theta){}' = \left(ylog(h_\theta (x))+(1-y)log(1-h_\theta (x))\right ){}'$(為方便顯示,先把右上角表示第i個樣本的上標去掉)
(2)根據對數復合求導公式,$log(x){}' = \fracx{}'$,對$k(\theta)$繼續求導可得:
$k(\theta){}' = y\frach_\theta (x){}'+(1-y)\frac(1-h_\theta (x)){}'$
(3)根據冪函式復合求導公式,$(y^){}' = xy^x{}'$,及以e為底的指數求導公式,對$h_\theta(x)$繼續求導可得:
$h_\theta (x){}' = \left( \frac x}} \right){}'=-\frac x}){}'} x})^} = \fracx}(\theta^\mathrm x){}'} x})^} = \left(\fracx}}(1-\fracx}})\right)(\theta^\mathrmx){}' = h_\theta(x)(1-h_\theta(x))(\theta^\mathrmx){}'$
同理,$(1-h_\theta (x)){}'= -\fracx}(\theta^\mathrm x){}'} x})^} = -h_\theta(x)(1-h_\theta(x))(\theta^\mathrmx){}'$
(4)把步驟3的結果帶入步驟2,化簡後可得:
$k(\theta){}' = (y-h_\theta(x))(\theta^\mathrmx){}'$
再把上面結果帶入步驟1,化簡後可得:
$j(\theta){}' = \frac\left[\sum_^(h_\theta(x)-y)(\theta^\mathrmx){}'\right]$
最後$(\theta^\mathrmx){}'$,對第j個$\theta$求偏導,結果即$x_$(j表示樣本中第幾項),得到最終結果:
$\frac} = \frac\left[\sum_^(h_\theta(x^)-y^)x_^\right]$
第三週 Day2 Python函式
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