2017年9月2日

logistic regression recap

摘要： dz=dL/dz=dL/da*da/dz 》链式法则求导，求微分 da=dL/da=-y/a+(1-y)/(1-a)=(a-y)/a*(1-a) >求导公式 dw1=dl/dz*dz/dw1=(a-y)* dJ/dw1=1/m(训练集中求和dw1 ) >训练集求和的平均值作为cost 函数的dw1来 阅读全文

posted @ 2017-09-02 22:57 flyingwaters 阅读(321) 评论(0) 推荐(1) 编辑

二分分类中的logistic回归（regression）

摘要： 最简单的基础 以图像为例，输入三个矩阵 红绿蓝，(64*64)*3的像素亮度值 》特征向量值 X【】（64*64*3长度的一维向量）训练一个分类器输入为特征向量，输出为0，1代表是不是猫。 Z=W^T*X+b >b为R实数W->R*n_x,X->R*n_x，b->R y~=sigmoid(Z); 函 阅读全文

posted @ 2017-09-02 21:36 flyingwaters 阅读(1631) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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