Regularization:Regularized logistic regression

without regularization

    • 当features很多时会出现overfitting现象，图上的cost function是没有使用regularization时的costfunction的计算公式

with regularization

    • 当使用了regularization后，使θ1到n不那么大(因为要使J(θ)最小，θ12+θ22.....θn2->0这时θj要趋向于0),这样可以避免overfitting出现，如上图中的粉色线的decision boundary.
    • 注意不用对θ0使用regularization

Gradient descent

  • without regularization

           

  • with regularization

           

    • 与linear regression在形式上相似，但是它们的hθ(x)不一样

Advanced optimization method

    • 在matlab和octave中，index都是从1开始的

    • [theta, cost] = ...
      fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options); %调用matlab的自带的函数fminunc, @(t)(costFunction(t, X, y))创建一个function,参数为t,调用前面写的 costFunction函数, 返回求得最优解后的theta和cost

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