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文件名称：matlab逻辑回归公式代码-machine-learning:Coursera的机器学习课程概述
文件大小：26.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 05:52:52
系统开源
matlab逻辑回归公式代码机器学习
监督学习
问题
给定训练集
m
：训练集数
：输入值
：输出值
客观的
找到功能来进行预测，以使预测最小。
测量预测值与的差异。
的公式取决于问题的类型。
线性回归：
逻辑回归：
：预测值。
：假设函数。
其公式取决于问题的类型。
线性回归：
逻辑回归：
：特征向量
：参数向量
：功能数量。
梯度下降
梯度下降法是一种可以找到的最小算法。
算法：
重复直到{
}（同时更新）
：功能数量
：学习率
：收敛条件
从的公式中，他们发现以下公式在线性和逻辑回归的情况下都是正确的。
做向量化，我们有梯度下降的算法是：
重复直到{
}
线性回归
在本节中，我将讨论第2周的编程练习。代码源是使用Python重写的。
我避免使用类似这样的框架，因为它们与这些练习相比过于强大。
代码源位于Jupyter笔记本中。
如果要引用Matlab代码，它们位于目录中。
通常，下图显示了两个分配的工作流程（带有一个变量的线性回归和带有多个变量的线性回归）。
它包括四个步骤：
加载数据：从文本文件ex1data1.txt和ex1data2.txt加载数据。
定义函数：定义函数以预