吴恩达2022机器学习专项课程(一) 6.2 逻辑回归&第三周课后实验:Lab2逻辑回归

问题预览/关键词

  1. 如何创建逻辑回归算法?
  2. 什么是Sigmoid函数?
  3. 如何表示Sigmoid函数?
  4. Sigmoid函数的输出结果意味着什么?
  5. 如何使用Numpy库计算指数?

笔记

1.创建逻辑回归算法

使用Sigmoid函数。

2.Sigmoid函数

也叫做逻辑函数,是一个非线性函数。

3.Sigmoid函数的表示

  • e是常数,约为2.7。z是线性回归公式的计算结果。函数的输出值在0-1。
  • 推导过程
  • 完整形态。

    z对sigmoid值的影响:z越大,sigmoid越无限趋近1。z越小。

4.sigmoid输出的结果

给定x的情况下,结果(类别)等于1的概率。

5.Numpy计算指数的方法

np.exp。

课后实验实验

python实现sigmoid函数

z是参数。

打印输入的z值和sigmoid计算的值

可视化z值和sigmoid的值

添加更多数据,使用逻辑回归可以正常预测分类

总结

面对分类的问题,我们需要使用逻辑回归的sigmoid函数进行预测分类,这个函数是非线性函数。它的输出值在0-1之间,但不会等于0或等于1,只是会无限接近于0或1,因此可以把它的输出理解为等于1的概率或等于0的概率。给定一个x,如果它通过sigmoid得出的结果小于阈值,则分类到0,如果大于等于阈值,则分类到1,这就是分数预测。

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