分类

机器学习笔记3 有监督学习 分类 logistic回归

Andrew Ng cs229 Machine Learning 笔记

分类问题

分类问题和回归问题不同的是,分类问题的预测值$y$只能取离散值,而非连续值。首先来看一个二类分类问题,预测值$y$只能取0或1。0又被称作负例(negative class),1被称作正例(positive class)。通常也用”-“,”+“符号来表示。对于一个样本集输入$x^{(i)}$,对应的目标值$y^{(i)}$也被为标注(lable)。

logistic回归

也可以用线性回归的方法运用到分类问题上,但是这样做很容易得到不好的结果。稍微改变一下我们的假设函数$h_\theta(x)$,使其的取值在{0,1}范围内: