吴恩达机器学习课程05——Logistic回归 约定不等于承诺〃 2022-12-18 05:51 115阅读 0赞 ### 目录 ### * 分类 * 假设模型 * 代价函数 * 多分类 * 总结 * 感谢大家的支持,如有不妥之处,还请不吝指正~ -------------------- # 分类 # * 需要注意的是,虽然它叫做Logistic回归,但是其实这是一个分类算法。我们首先以二分类来引入这个算法。下面是吴恩达老师在课程中提到的一个例子。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center] * 既然是分类,我们就要有分类标准。如上图所示,我们对训练数据使用我们学过的线性回归(用回归算法来做分类任务),那么就会得到上图的拟合直线,由直线可得,我们的标准就是0.5,y>=0.5就预测为1类,否则就预测为0类。从图中所给的数据来看,这么分是很合理的。这是否表示用回归算法做分类任务是合理的呢?别急,再看下面的例子: [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221122/4a4c50d7f88f41378087396f76b450f4.png
还没有评论,来说两句吧...