03 2022 档案

摘要：二分类问题问题定义：给定一些特征，给其分类之一。假设函数

h (x)

$h(x)$ 定义：

h (x) = g (θ^{T} x)

$h(x) = g(\theta^Tx)$

g (z) = \frac{1}{1 + e^{- z}}

$g(z) = \dfrac{1}{1 +e^{-z}}$ 决策边界：当

h (x) >= 0.5

$h(x) >= 0.5$ 的时候，y 更有可能预测为 1。当 \(h 阅读全文

posted @ 2022-03-23 00:14 pokpok 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：单元线性回归 1、定义假设函数

h (x) = θ_{1} x + θ_{0}

$h(x) = \theta_1x + \theta_0$ 2、尝试用样本拟合假设函数，所有样本点到假设函数的距离，其中

m

$m$ 为样本数量:

s u m = \frac{1}{2 m} \sum_{1}^{m} (h (x_{i}) - y_{i})^{2}

$sum = \dfrac{1}{2m} \sum_{1}^{m} (h(x_i) - y_i)^2$ 3、当 sum 阅读全文

posted @ 2022-03-12 14:28 pokpok 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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