摘要：
在这段视频中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数𝜃。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将带入到这 阅读全文
摘要：
现在讲下决策边界(decision boundary)的概念。这个概念能更好地帮助我们理解逻辑回归的假设函数在计算什么。 在逻辑回归中，我们预测：当ℎ𝜃(𝑥) >= 0.5时，预测 𝑦 = 1。当ℎ𝜃(𝑥) < 0.5时，预测 𝑦 = 0 。根据上面绘制出的 S 形函数图像，我们知道当� 阅读全文
摘要：
在分类问题中，要用什么样的函数来表示我们的假设呢？此前说过，希望我们的分类器的输出值在0 和1 之间，因 此，我们希望想出一个满足某个性质的假设函数，这个性质是它的预测值要在0 和1 之间。回顾在一开始提到的乳腺癌分类问题，我们可以用线性回归的方法求出适合数据的一条直线： 根据线性回归模型我们只能预 阅读全文