吴恩达2022机器学习专项课程(一)7.2 逻辑回归的简化成本函数

问题预览/关键词

  1. 本节课内容
  2. 逻辑回归的损失函数简化之后的形式是?
  3. 为什么可以简化?
  4. 成本函数的通用形式是?
  5. 逻辑回归成本函数的最终形式是?
  6. 逻辑回归为什么用对数损失函数计算成本函数?
  7. 为什么不直接给出逻辑回归损失函数的最终形式?

笔记

本节课内容

简化逻辑回归的损失函数。

损失函数的简化形式

由分段函数合并成一个函数,两个公式是同一个意思。

为什么可以合成一个函数

  • 如果y=1,代入公式,后面的计算为0,因此会得到原始分段的y=1的损失函数。
  • 如果y=0,代入公式,前面的计算为0,因此会得到原始分段的y=0的损失函数。
  • 因此,逻辑回归的损失函数可以写成一行,不用分两种情况考虑。

成本函数的通用形式

先计算损失函数的总和,然后除以m得到平均损失。

逻辑回归成本函数的最终形式

将简化的逻辑回归损失函数代入成本函数,获得逻辑回归成本函数的最终形式。

逻辑回归用对数损失函数计算成本函数?

逻辑回归的对数损失函数是统计学中的极大似然估计方法推导出来的,不做详细讨论。

没有直接给出最终形式

分段形式对于概念理解很有帮助,而最终合并的形式在实际的计算和编程实现中更为实用。

总结

分段写的损失函数完全等价于最终形式的损失函数,分段写的目的只是帮助理解模型预测的y,在面对不同真实的y损失的大小。当真实的y=1时,损失函数关注的是模型预测输出与1的接近程度。当真实的y=0时,损失函数关注的是模型预测输出与0的接近程度。

相关推荐
我要见SA姐18 小时前
告别 Copilot?Codex 本地化部署指南
运维·数据库·机器学习·oracle·回归
搞科研的小刘选手10 小时前
【落地武汉 | EI, Scopus 双检索】第二届智能决策与机器学习国际学术会议 (ICIDML 2026)
机器学习·智能决策·学术会议·会议推荐·武汉
萌新小码农‍12 小时前
KL散度的介绍
人工智能·深度学习·机器学习
张祥64228890412 小时前
牛顿迭代法求解开普勒方程:从RTKLIB源码到数值分析
人工智能·算法·机器学习
面包狗AI4S14 小时前
GitHub AI4S 项目观察(2026-09-07—2026-09-13)
人工智能·深度学习·机器学习
宣宣猪的小花园.16 小时前
【机器学习】过拟合与泛化:模型为什么会“刷题很强、实战失灵”
人工智能·算法·机器学习
江畔柳前堤18 小时前
On-Policy Distillation 全景深潜
人工智能·网络协议·目标检测·http·机器学习·chatgpt·重构
Q264336502318 小时前
【有i源码】基于大数据的城市交通流量与出行特征可视化分析平台-基于Hadoop的城市交通拥堵关联规则与异常检测研究
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·数据分析·spark·数据可视化
尘世中一位迷途小书童20 小时前
我为什么在 Windows 上做了一个翻译软件:SnapLingo
前端·人工智能·机器学习