摘要：
逻辑回归的另一种观点 \[{h_\theta }\left( x \right) = \frac{1}{{1 + {e^{ - {\theta ^T}x}}}}\] 如果y=1，我们希望hθ(x)≈1，对应θTx >> 0 如果y=0，我们希望hθ(x)≈0，对应θTx << 0 对于一个样本（x, 阅读全文
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2001年Bank和Bill做了这么一个实验 区分容易混淆的词，如（to, two, too） 比如：For breakfast I ate two eggs. 他们用了不同的算法： Perceptron (Logistic regression) Winnow Memory-based Naïve 阅读全文
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对于癌症检测的例子来说，y=1代表有癌症（1代表数目比较小的类） Precision/Recall \[\Pr ecision = \frac{{True \bullet positive}}{{predicted \bullet positive}} = \frac{{True \bullet p 阅读全文
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Rcommended approach Start with a simple algorithm that you can implement quickly. Implement it and test it on your cross-validation data. Plot learnin 阅读全文
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“Small” neural network (fewer parameters; more prone to underfitting) Computationally cheaper "Large" neural network (more parameters; more prone to o 阅读全文
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学习曲线 “训练误差”和“交叉验证误差”如下 \[\begin{array}{l}{J_{train}}\left( \theta \right) = \frac{1}{{2{m_{train}}}}\sum\limits_{i = 1}^{{m_{train}}} {{{\left( {{h_\t 阅读全文