机器学习12月15日学习日记

明天周六就要考六级了，前两天没有学习机器学习课程，六级复习的也不怎么样。

今天看课程从逻辑回归看，看了三个小节。做了一些笔记，以后准备在复习的时候用思维导图将知识通一遍。 

第3周 逻辑回归模型:

3.1

1.负类：标记为0的类

2.正类：标记为1的类

以简单的二元分类为例，其中y只能取两个值0和1。

3.2假设表示：

Logistic函数。我们的新形式使用“Sigmoid函数”，也称为“逻辑函数”：

hθ(x)=g(θTx)z=θTxg(z)=11+e−z

下图显示了sigmoid函数的外观：

hθ(x)=g(θTx)z=θTxg

这里显示的函数g（z）将任何实数映射到（0,1）区间，使得将任意值函数转换成更适合分类的函数是有用的。

3.3判定边界:

紫色的圈就是判定边界。它是通过H（x）的确定了在theta向量后得到的图像。

hθ(x)=g