Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression

这节课主要讲的是逻辑回归(Logistic Regression),说到底还是考的数学功底,一些数学原理的倒腾。

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描述

Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression_第1张图片

解析

给定几个数据,画出图后问你有几项对的,多选题。对于这样的数据,单纯的用线性回归并不是特别适用,适当的增加多项式特性,可以提高对数据的适应。

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Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression_第2张图片

解析

没啥可说的,主要是翻译问题,说一下 C ,代价函数具有很多局部最优值。

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描述

Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression_第3张图片

解析

代入 θ0θ1θ2得, 6+x1 ,所以当 x1>6 时, hθ(x)=1 ,也就是 y=1

1 && 3

第一题就是 y=1 y=0 的情况的 P 之和为 1。第三题就是公式的倒腾,注意下标和 hθ(x(i)) 的替换部分。

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