吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导

Logistic regression:

1)预测函数:逻辑函数或者sigmoid函数

2)代价函数cost function

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第1张图片

优化目标是选取Θ是J最小。

 吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第2张图片

 但是逻辑回归的J函数是非凸函数,不好求导。

3)引入概率模型:

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第3张图片

 4)概率模型的最大似然估计:

选取θ使P(所有样本)最大。

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第4张图片

 

 

5)统一J 和P:

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第5张图片

 

向量化公式:

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导_第6张图片

 

 

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