课堂笔记 - 深度学习 Deep Learning (13)

大致了解完理论之后来看例题:

Logistic Regression for Binary Classification

假设今天要依照学生的期中期末(x1,x2)来决定学生是否及格(y),
http://img2.58codes.com/2024/20142783aYrdh7kekC.png

可以依照上面的资讯发现Input就是 X[x1,x2] ,Output是 y=1 or 0,
一样带入前面的h(x)公式:http://img2.58codes.com/2024/20142783UFJotdlpu9.png
因此可以计算在(0,1)之间的学生及格机率。

忘记那个sigmoid符号的可以回上一篇看,有简单的数学推导:http://img2.58codes.com/2024/20142783OZOSB3tE9B.png

藉由刚刚的公式可以在输入X后预测y的结果,也就是机率Phttp://img2.58codes.com/2024/20142783Ku6kGCQMVt.png

结合上面的资讯:
http://img2.58codes.com/2024/2014278314SniJORL2.png

当我们令y-hat = p(y=1|x), // y-hat = 在x的前提下发生y=1的机率
则p(y=0|x) = 1-(y-hat)

http://img2.58codes.com/2024/20142783fG8onhGoYr.png


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