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机器学习练习之逻辑斯谛回归和牛顿方法
作者：我家小花儿 | 2024-07-01 11:51:41
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机器学习练习之逻辑斯谛回归和牛顿方法
做完前面的线性回归练习后，这里继续练习逻辑斯谛回归模型http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=MachineLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html。
给出的数据是40个被大学接收的学生和40个被拒绝的学生的数据，输入是一个二维向量，表示2门科目成绩，输出是一个分类结果（接收、拒绝），用0和1表示。
首先，我们要知道logistic regression的假设函数为：
这个假设函数是估计在参数为theta下，输入x被预测为1的概率。这个函数是sigmoid函数，是神经网络中的常用的一种激活函数。
模型的损失函数是：
这
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