您的位置: 首页 > 文章 > 吴恩达机器学习笔记2——logistic回归3 吴恩达机器学习笔记2——logistic回归3 分类: 文章 • 2023-11-23 11:13:46 整体代价函数J(θ) 单个样本的代价 Cost(h(x),y),为了使之不要分类写,可以写成上图中下面这一行式子 不要忘记 logistic回归的h(x)=p(y=1|x,θ),在给定x和θ的前提下,分类为1的概率。 如h(x)=0.7, 分类为1的概率是70%。 梯度下降来最小化代价函数 发现用梯度下降算法时,算出来的θ更新的式子貌似和线性回归时一样。但其实由于h(x)不同,所以他们并不相同!