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[人工智能]跟着吴恩达老师学习机器学习的第七天 - logistic回归的假设函数math表达式+决策界限+代价函数+简化代价函数和logistic回归方程的梯度下降+用逻辑回归解决多类别分类问题


课程6.2

logistic回归的假设函数math表达式

1、logistic回归的假设函数表达式的math公式

图片1:logistic回归的假设函数表达式的math公式
在这里插入图片描述
理解1:logistic回归的假设函数表达式的math公式
在这里插入图片描述


2、logistic回归的假设函数表达式使用

图片2:logistic回归的假设函数表达式使用在这里插入图片描述
理解2:logistic回归的假设函数表达式使用
在这里插入图片描述


课程6.3

决策界限

1、回顾公式

图片1:回顾公式
在这里插入图片描述
理解1:回顾公式
在这里插入图片描述


2、决策边界

图片2:决策边界
在这里插入图片描述
理解2:决策边界
在这里插入图片描述


3、各种各样的决策边界

图片3:各种各样的决策边界
在这里插入图片描述
理解3:各种各样的决策边界
在这里插入图片描述


课程6.4

代价函数

1、logistic回归方程画出non - convex函数

图片1:logistic回归方程画出non - convex函数在这里插入图片描述
理解1:logistic回归方程画出non - convex函数
在这里插入图片描述


2、Cost函数图形

图片2:Cost函数图形(y=0和y=1)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
理解2:Cost函数图形(y=0和y=1)在这里插入图片描述


课程6.5

简化代价函数和logistic回归方程的梯度下降

1、logistic回归模型的代价函数

图片1:logistic回归模型的代价函数在这里插入图片描述理解1:logistic回归模型的代价函数
>


2、logistic回归方程的梯度下降与线性回归的梯度下降算法区别

图片2:logistic回归方程的梯度下降与线性回归的梯度下降算法区别
在这里插入图片描述
理解2:logistic回归方程的梯度下降与线性回归的梯度下降算法区别
在这里插入图片描述


课程6.6

用octave实现更高级的优化算法共轭梯度算法(没有详细解释以及说明)

由于我没有详细学习octave,并且可能近段时间不会使用octave去做项目,所以下面只贴附视频中的代码图片,不做详细的解释与说明 - 具体说明链接在此

图片1:
在这里插入图片描述
图片2:
在这里插入图片描述


课程6.7

用逻辑回归解决多类别分类问题

1、解释什么是一对多(不做文字说明)

图片1:解释什么是一对多(不做文字说明)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


2、一对多方法

图片2:一对多方法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
理解2:一对多方法
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今天晚上搞的有点晚,但是发现一个问题,一下午+一晚上也才搞了大概8个视频,希望明天可以多一点吧,因为任务其实挺紧张的!加油!

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加:2021-08-18 12:42:30  更:2021-08-18 12:42:33 
 
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