最近开始学习人工智能,先从基本的概念学起 逻辑回归函数(预测函数):z = dot(w,x) + b 解释:假设有三个特征,即x可以表示为(x1,x2,x3),w表示权重,对应每个特征的重要程度,b表示阈值,z是预测值,展开公式,即z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b 激活函数:f(z)=(1+e−z)-1 用于使预测值z在[0-1]区间上,曲线图如下 损失函数:判断自己是否预测的正确,单个训练样本的损失函数如下: 即整个训练集的损失函数可以得出以下公式,可以成为成本函数: 结果越大,