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文档简介
第2章监督学习第2章监督学习
2
在日常生活中有哪些分类的例子？第2章监督学习
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如何进行分类？即如何根据输入特征来预测类别标注？2.2逻辑回归【实验2-8】使用线性回归对百分制成绩进行二分类，评估训练数据集上分类的准确程度。提示：对“binary_grade_dataset.ipynb”数据集进行分类（dataset=1）可进行特征缩放，例如标准化，以加速训练判决门限取0.5
4
2.2逻辑回归
5
训练数据集12.2逻辑回归【实验2-8】使用线性回归对百分制成绩进行二分类，评估训练数据集上分类的准确程度。提示：对“binary_grade_dataset.ipynb”数据集进行分类（dataset=2）
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2.2逻辑回归
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训练数据集22.2逻辑回归
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为什么线性回归模型在训练数据集2上出现了分类错误？2.2逻辑回归
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两端“折弯”了的拟合曲线2.2逻辑回归
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Sigmoid函数曲线2.2逻辑回归
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用Python画出sigmoid函数的曲线。2.2逻辑回归
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Sigmoid函数的平移与缩放2.2逻辑回归【实验2-9】用酒驾检测数据集训练使用均方误差代价函数的逻辑回归模型，并评估其分类的准确程度。修改权重的初始值（例如10）、修改迭代次数（例如30000）提示：可做特征缩放，例如做标准化在划分训练数据集与测试数据集之前，应对数据集中的样本随机排序可将数据集中的250个样本用于训练，其余134个样本用于测试数据集矩阵的前5列为输入特征，最后1列为标注阿达马积可直接用“*”（乘号）实现可用np.exp()函数计算自然指数
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2.2逻辑回归
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权重初始值为0权重初始值为102.2逻辑回归
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为什么即便我们使用批梯度下降法，均方误差代价函数的值也不再平稳收敛？2.2逻辑回归
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实验2-9中均方误差代价函数的值（d=1时）2.2逻辑回归
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如何改进上式？
2.2
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