Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg ex2_reg.m文件中的部分内容 %% =========== Part 1: Regularized Logistic Regression ============% In this part, you are given a dataset with data points that are not% linearly separabl…

Regularized logistic regression :  plot data(画样本图) ex2data2.txt 0.051267,0.69956,1-0.092742,0.68494,1-0.21371,0.69225,1-0.375,0.50219,1-0.51325,0.46564,1-0.52477,0.2098,1-0.39804,0.034357,1-0.30588,-0.19225,10.016705,-0.40424,10.13191,-0.51389,10.385…

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio…

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…

要解决的问题是,给出了具有2个特征的一堆训练数据集,从该数据的分布可以看出它们并不是非常线性可分的,因此很有必要用更高阶的特征来模拟.例如本程序中个就用到了特征值的6次方来求解. Data To begin, load the files 'ex5Logx.dat' and ex5Logy.dat' into your program. This dataset represents the training set of a logistic regression problem with t…

题目 在本部分的练习中,您将使用正则化的Logistic回归模型来预测一个制造工厂的微芯片是否通过质量保证(QA),在QA过程中,每个芯片都会经过各种测试来保证它可以正常运行.假设你是这个工厂的产品经理,你拥有一些芯片在两个不同测试下的测试结果,从这两个测试,你希望确定这些芯片是被接受还是拒绝,为了帮助你做这个决定,你有一些以前芯片的测试结果数据集,从中你可以建一个Logistic回归模型. 编程实现 在这部分训练中,我们将要通过加入正则项提升逻辑回归算法.简而言之,正则化是成本函数中的一个术语…

针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

逻辑回归 Logistic Regression 1 分类 Classification 首先我们来看看使用线性回归来解决分类会出现的问题.下图中,我们加入了一个训练集,产生的新的假设函数使得我们进行分类出现了错误:而且线性回归计算的结果往往会远小于0或者远大于1,这对于0,1分类变得很奇怪.可见线性回归并不适用与分类.下面介绍的逻辑回归的结果总是在[0,1],适用于分类,其实逻辑回归是一种分类算法. 2 假设函数Hypothesis Representation 逻辑回归假设函数为: 其中 是…