ML |逻辑回归中的成本函数
在线性回归的情况下，成本函数是–
![J(\Theta) = \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} \frac{1}{2} [h_{\Theta}(x^{(i)}) - y^{(i)}]^{2}](/Uploads/Picture/2022-06-29/62bbfd9db14e7.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
但是对于逻辑回归来说，
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
AI查看更多书籍
《GeeksForGeeks 人工智能中文教程 2022-06-29》
- Python | Scipy stats . half gennorm . ISF()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . logcdf()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . log pdf()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . logsf()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . mean()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm .中位数()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . moment()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . pdf()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . PPF()方法
- python \ scipy stat . halform . RVs()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . SF()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . stats()方法
- Python | Scipy stats . half gennorm . STD()方法
- python \ scipy stat . halform . var()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . CDF()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . entropy()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . fit()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . interval()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . ISF()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . logcdf()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . logpdf()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . logsf()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . mean()方法
- Python | Scipy stats.hypsecant .中位数()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . moment()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . pdf()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . PPF()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . RVs()方法
- Python | Scipy stats .hyps 割线. sf()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . stats()方法
- Python | Scipy stats . hyp secant . var()方法
- Python | Scipy stats . invgamma . RVs()方法
- 使用 ndimage 旋转图片。旋转 Scipy
- SciPy–聚类层次树图
- scipy–常数
- SciPy |曲线拟合
- Scipy–显示心电图
- Python 中的 scipy.fft()
- scipy.fftfreq()用 Python
- Python 中的 scipy.fftshift()
- scipy . ift()在 Python
- SciPy–输入和输出
- SciPy–曲线拟合微分方程的积分
- Scipy–集成
- SciPy 插值
- SciPy 线性代数 – SciPy Linalg
- python 中的 scipy.rfft()
- SciPy–稀疏矩阵乘法
- SciPy–空间距离矩阵
- scipy . Spatial–空间数据结构和算法
- scipy stats . alpha()| python
- scipy stats . arcsine()| python
- sciPy stats.bayes_mvs()函数| Python
- scipy stats.beta() | Python
- scipy stats . beta prime()| python
- sciPy stats . binned _ statistics()函数| Python
- sciPy stats . binned _ statistics _ 2d()函数| Python
- sciPy stats . binned _ statistics _ DD()函数| Python
- scipy stats . Bradford()| Python
- scipy stats.burr() | Python
- scipy stats . Cauchy()| Python
- scipy stats.chi() | Python
- scipy . stats . chi2()| Python
- scipy stats .余弦()| Python
- sciPy stats.cumfreq()函数| Python
- sciPy stats . description()函数| Python
- scipy stat . dgam()\ python
- scipy stat . dweibull()\ python
- scipy stats . Erlang()| Python
- scipy . stats . Expo()| python
- scipy stats . Expo pow()| python
- scipy stats . expondelle()| python
- scipy stats.f() | Python
- scipy stats .疲劳()| Python
- scipy stat . Fisk()\ python
- scipy stats . foldca uchy()| python
- scipy stat . folderrm()\ python
- scipy stats . freshch _ l()| python
- scipy stats . freshch _ r()| python
- scipy stats . gamma()| python
- scipy stats.gausshyper（） |Python
- scipy stats . genexpon()| python
- scipy stats . genextreme()| python
- scipy stats . gengamma()| python
- scipy stats . gen half logistic()| Python
- scipy stats . genlogistic()| Python
- scipy stats . genpareto()| python
- scipy stats . gilbrat()| python
- sciPy stats.gmean()函数| Python
- scipy stats.gompertz（） |Python
- scipy stats . gum bel _ l()| python
- scipy stats . gubel _ r()| python
- scipy stats . half Cauchy()| python
- scipy stat . halform()\ python
- scipy stats . half logistic()| Python
- scipy stat . halform()\ python
- sciPy stats .直方图()函数| Python
- scipy stats . hme man()| python
- scipy stats.hypsecant（） |Python
- sciPy stats.itemfreq()函数| Python
- scipy stats .峰度()函数| Python
- scipy stats . kurtositest()函数| Python
- sciPy stats.mean()函数| Python
- scipy stats.mode()函数| Python
- scipy stats.moment()函数| Python
- sciPy stats.nanmean()函数| Python
- sciPy stats . nan middle()函数| Python
- sciPy stats . nantd()函数| Python
- scipy stats.normaltest()函数| Python
- sciPy stats . obrienttransform()函数| Python
- scipy stats . percentile ofscore()| python
- sciPy stats.relfreq()函数| Python
- scipy stats . RV _ continuous()| Python
- sciPy stats . scoratpercentile()函数| Python
- sciPy stats.sem()函数| Python
- sciPy stats.signaltonoise()函数| Python
- scipy stats.skew() | Python
- scipy stats.skewtest()函数| Python
- sciPy stats.threshold()函数| Python
- sciPy stats.tmax()函数| Python
- scipy stats . tmean()| python
- scipy stats.tmin()函数| Python
- sciPy stats.trim1()函数| Python
- sciPy stats.trimboth()函数| Python
- sciPy stats.tsem()函数| Python
- sciPy stats.tstd()函数| Python
- scipy stats . shape()函数\ python
- sciPy stats.variation()函数| Python
- sciPy stats.zmap()函数| Python
- sciPy stats.zscore()函数| Python
- SciPy 中的特殊功能
- 在 Python 中使用海鸟绘制条形图
- 熊猫和海鸟的箱线图可视化
- 使用 Python 中的 Seaborn 绘制箱线图
- 更改轴标签，将标题和图形大小设置为带有“海伯恩”的地块
- 海底热图中的彩色地图
- Python 中使用海鸟的计数图
- 用海鸟和熊猫制作时间序列图
- 用成对绘图海鸟和熊猫进行数据可视化
- 使用 Python Seaborn 进行数据可视化
- 用海底线图进行数据可视化
- 使用海博恩的 Python 网格图
- 用Python皮和海狮皮分组的长条图
- 用Python皮将箱型地块分组
- Python 中的分层聚类热图，带有海鸟聚类图
- 使用 Python 中的 Seaborn 绘制带点的水平方框图
- Python皮水平方块图
- 如何在 Python 中给一个海底热图图添加一帧？
- 如何在 seaborn 的各个子剧情图中添加居中对齐文字 it？
- 如何在 Seaborn 中给直方图添加轮廓或边缘颜色？
- 如何用 Python 中的 Seaborn 添加每组回归线？
- 如何在 Python 中使用 seaborn 在热图单元格注释中添加文本？
- 如何在 Seaborn 中更改轴限制？
- 如何更改 Seaborn 传说字体大小、位置和颜色？
- 如何在 Python 中更改一个海伯恩热图图形的彩条大小？
- 如何用 Python 创建一个海底相关热图？
- 如何用海伯恩 Python 创建三角形关联热图？
- 如何在 Python 中增加一张海底热图的标注大小？
- 如何在 Windows 上安装 Seaborn？
- 如何用 Python 中的 Seaborn 制作带数据点的箱线图？
- 如何用海底猫图制作 Countplot 或 barplot？
- 如何用 Python 制作 ECDF 与海伯恩的剧情？
- 如何用海底猫图制作分组箱型图？
- 如何在 Python 中用 Seaborn 制作成组的小提琴曲？
- 如何用海伯恩历史图制作密度图直方图？
- 如何用 Python 制作横拉小提琴与海伯恩的剧情？
- 如何用海底Python制作山脊线剧情？
- 如何用 Python 中的 Seaborn 制作带有回归线的散点图？
- 如何用Python皮制作简单的刻面图？
- 如何在 Seaborn 中用数据点制作小提琴？
- 如何在 Seaborn 手动订购箱线图？
- 如何在 Seaborn 重叠两个 Barplots？
- 如何用 Python 将传说放置在有海伯恩的剧情外？
- 如何用 Python 将 Seaborn 剧情保存到文件中？
- 如何设置一个 Seaborn 的图表图大小？
- 如何在海伯恩地块中设置轴标签&限制？
- 如何设置你的海底图表的标题和字体？
- 如何用 Python 中的 Seaborn 在 Boxplot 上显示均值？
- 如何使用海博恩调色板进行彩盒绘图？
- 海伯恩–Python简介
- 熊猫和海鸟 KDE 地块可视化
- 使用 Python 中的 Seaborn 绘制线图
- 使用 Seaborn
- 海伯恩多地块网格
- 在海底使用因子图绘制不同类型的图
- 使用 Seaborn | Python 绘制图形
- python–seaborn . boxer()方法
- python seaborn–cat plot
- Python——海牛。FacetGrid()方法
- Python–seaborn . factorplot()方法
- Python–seaborn . joint plot()方法
- Python–seaborn . lmplot()方法
- Python——海牛。PairGrid()方法
- Python–seaborn . pair plot()方法
- Python–seaborn . pointplot()方法
- Python–seaborn . regplot()方法
- Python–seaborn . residplot()方法
- Python皮–使用 Catplot
- Python–seaborn . swarmplot()方法
- Python海鸟教程
- Python |使用 Seaborn 的 Titanic 数据 EDA
- 海伯恩的相关地块–第一部分
- 海伯恩的相关地块–第二部分
- 带有边缘直方图的散点图，Python皮
- 使用 Python 中的 Seaborn 进行散点图
- Python 中的 Seaborn.barplot()方法
- 海底-气泡图
- 海鸟|分类地块
- seaborn–color palette
- 海鸟-用调色板给箱型图着色
- 海底|分布图
- 海伯恩热图–综合指南
- Seaborn Kdeplot–综合指南
- Python 中的 seaborn.lineplot()方法
- 海伯恩|回归图
- 海鸟–在条形图中对酒吧进行分类
- 海鸟|款式和颜色
- 用 Python 中的 Seaborn 对箱线图进行平均排序
- 使用Python皮的剥离批次
- 使用 Python 中的 Seaborn 进行群集绘图
- 使用 Python 中的 Seaborn 的 Violinplot】
- 用海伯恩散点图可视化变量之间的关系
- ML 中的亲和传播|查找簇数
- 使用 Python 中的 sklearn 计算完整性分数
- cat boost–ml
- 使用标准和最小最大定标器通过 Sklearn 进行数据预处理
- ML 中的 DBSCAN 聚类|基于密度的聚类
- 将 ML/DL 模型公开为 REST API
- 快速 R-CNN | ML
- 更快的 R-CNN | ML
- 用 Python 中的 Scikit-image 进行图像处理
- 使用 Python 中的 sklearn 进行同质性评分
- 如何在 Linux 上安装 Scikit-Learn？
- 如何在 sklearn–Python 中使用 datasets.fetch_mldata()？
- 使用 Python 的 scikit-image 模块进行图像分割
- 使用 Sklearn
- 用 scikit-learn 在 Python 中实现 PCA
- 用 Python K 最近邻| ML
- Scikit-learn 中的学习模型构建:一个 Python 机器学习库
- 口罩 R-CNN | ML
- ML |主动学习
- ML |自动编码器
- ML |装袋分级机
- ML |宁滨或离散化
- ML | BIRCH 聚类
- ML |波士顿住房卡格尔挑战与线性回归
- ML |使用 Scikit 进行癌细胞分类-学习
- ML |特征选择卡方检验
- ML |使用自动编码器对数据进行分类
- ML |逻辑回归中的成本函数
- ML |信用卡诈骗检测
- ML–决策功能
- ML |确定 K 均值聚类中 K 的最优值
- ML |使用 sklearn 的虚拟分类器
- ML | ECLAT 算法
- ML |用于特征选择的额外树分类器
- ML |使用 PCA 实现的人脸识别
- ML |特征缩放–第 2 部分
- ML |福尔克斯-锦葵评分
- ML |频繁模式增长算法
- ML | AlexNet 入门
- ML–梯度增强
- ML |用简单估算器处理缺失数据
- ML |使用逻辑回归预测心脏病。
- ML |层次聚类(凝聚和分裂聚类)
- ML |使用带 scikit-learn 的 k-NN 实现人脸识别
- ML |使用 Sklearn 实现 KNN 分类器
- ML |使用 Sklearn 实现 L1 和 L2 正则化
- ML | Kaggle 乳腺癌威斯康星诊断使用 KNN 和交叉验证
- ML | Kaggle 乳腺癌威斯康星诊断使用逻辑回归
- ML | Kolmogorov-Smirnov 测试
- ML | Python 中数据集的标签编码
- ML |线性回归
- ML |对数损失和均方误差
- ML |使用 Python 的逻辑回归
- ML |逻辑回归 v/s 决策树分类
- ML | RMSE 和 R 平方误差的数学解释
- ML |均值漂移聚类
- ML | Python 小批量梯度下降
- ML |迷你批量 K 均值聚类算法
- ML |多标签排名指标–覆盖率错误
- ML |使用 Python 的朴素贝叶斯 Scratch 实现
- ML–最近质心分类器
- ML |非线性 SVM
- ML |线性回归中的正态方程
- ML |一次热编码处理分类数据参数
- ML |光学聚类解释
- ML |使用 Sklearn 实现光学聚类
- ML |使用线性回归的降雨量预测
- ML | K 均值中的随机初始化陷阱
- ML |原始和中心时刻
- ML |强化学习算法:使用 Q 学习的 Python 实现
- ML |使用 sklearn 的岭回归器
- ML–在 Keras 中保存深度学习模型
- ML |硬化. linear_model。python〔t1〕中的线性回归()
- ML |光谱聚类
- ML–谷歌在 Keras 的 Swish 功能
- ML | T 分布随机邻域嵌入(t-SNE)算法
- ML |使用门控递归单位网络的文本生成
- ML |利用卷积神经网络的转移学习
- ML |聚类中的链接类型
- ML |无监督人脸聚类流水线
- ML | V-评价聚类性能的测度
- ML |高斯混合模型的变分贝叶斯推理
- ML |使用 Sklearn 的投票分类器
- ML |为什么分类要用 Logistic 回归？
- ML |使用 Keras 的文字加密
- 多标签排名指标-标签排名平均精度| ML
- 多标签排名指标–排名损失| ML
- 非线性回归示例–ML
- 标准化贴现累计收益–多标签排名指标| ML
- 管道 Python 和 sci kit-学习
- 非线性数据的多项式回归–ML
- Pyspark |使用 Apache MLlib 的线性回归
- Pyspark |使用 Apache MLlib 使用高级特征数据集进行线性回归
- Python |使用 sklearn 的决策树回归
- Python |使用 sklearn 的线性回归
- R-CNN vs 快手 R-CNN vs 快手 R-CNN | ML
- 使用 Scikit-learn 的随机森林分类器
- sklearn . cross _ declaration。Python 中的 PLSRegression()函数
- Sklearn |使用 TF-IDF 进行特征提取
- Python 中的 sklearn.metrics.max_error()函数
- Sklearn。Python 中的 StratifiedShuffleSplit()函数
- 标准缩放器、最小最大缩放器和鲁棒缩放器技术–ML
- 使用 GridSearchCV | ML 进行 SVM 超参数调谐
- 使用学习曲线–ML
- Python 中的素数函数
- Python |开始使用 SymPy 模块
- Python | sympy.acos(x)方法
- Python | sympy.acot()方法
- Python | sympy.acsc()方法
- Python | sympy。添加()方法
- Python | sympy . antividus()方法
- Python | sympy . antivisor _ count()方法
- Python | sympy .拆开()方法
- Python | sympy.asec()方法
- Python | sympy.asin()方法
- Python | sympy.as_coefficient()方法
- Python | sympy . as _ coefficients _ dict()方法
- Python | sympy.as_coeff_add()方法
- Python | sympy as_dict()方法
- Python | sympy as_ferrers()方法
- Python | sympy.as_independent()方法
- Python | sympy . as _ leading _ term()方法
- Python | sympy . as _ ordered _ terms()方法
- Python | sympy.as_poly()方法
- Python | sympy.as_real_imag()方法
- Python | sympy.as_terms()方法
- Python | sympy.as_two_terms()方法
- Python | sympy.atan()方法
- Python | sympy.atan2()方法
- Python | sympy.atoms()方法
- Python | sympy.bell()方法
- Python | sympy.bernoulli()方法
- Python |症状二项式()方法
- Python | sympy .二项式 _ 系数()方法
- Python |症状二项式 _ 系数 _ 列表()方法
- Python | sympy.cancel()方法
- Python | sympy.catalan()方法
- Python | Sympy Circle()方法
- Python | sympy.cofactors()方法
- Python | sympy . combinatic .多面体()方法
- Python | SymPy 组合学.共轭()方法
- Python | SymPy 组合学. next_lex()方法
- Python | SymPy 组合学. prev_lex()方法
- Python | SymPy 组合学. random_integer_partition()方法
- Python | sympy . combinations . subset()。基数法
- Python | sympy.combsimp()方法
- Python | sympy.compare()方法
- Python | sympy.composite()方法
- Python | sympy.compositepi()方法
- Python | sympy.core()方法
- Python | sympy.cos()方法
- Python | sympy.cot()方法
- Python | sympy.count()方法
- Python | sympy.count_ops()方法
- Python | sympy.crt()方法
- Python | sympy.csc()方法
- Python–Sympy curve . translate()方法
- Python | sympy。导数()方法
- Python | sympy.det()方法
- Python | sympy.diag()方法
- Python | sympy.diff()方法
- Python | sympy.digits()方法
- Python | sympy.div()方法
- Python |症状因子()方法
- Python | sympy .除数 _count()方法
- Python | sympy . divider _ sigma()方法
- Python | sympy.divmod()方法
- python | sympty . debt()方法
- Python | sympy .特征值()方法
- Python | Sympy 椭圆. director_circle()方法
- Python | Sympy 椭圆.方程()方法
- Python | Sympy 椭圆. is_tangent()方法
- Python | Sympy 椭圆()方法
- Python | Sympy 椭圆. rotate()方法
- Python | Sympy 椭圆.切线 _ 直线法
- Python | Sympy enclose _ point()方法
- Python | Sympy 方程()方法
- Python | sympy.euler()方法
- Python | sympy.expand()方法
- Python | sympy.expand_func()方法
- Python | sympy.expand_log()方法
- Python | sympy . expand _ power _ base()方法
- Python | sympy . expand _ power _ exp()方法
- Python | sympy.expand_pow_exp()方法
- Python | symy . eye()方法
- Python | sympy.factor()方法
- Python | sympy.factorial()方法
- Python | sympy .阶乘 2()方法
- Python | sympy.factorint()方法
- Python | sympy.factor_list()方法
- Python | sympy.ff()方法
- Python | sympy.fibonacci()方法
- Python | sympy.find()方法
- Python | sympy。浮动()方法
- Python | sympy.fromiter()方法
- Python | sympy。函数()方法
- Python | sympy.gamma()方法
- Python | sympy.gammasimp()方法
- Python | sympy.gcd()方法
- Python | sympy.genocchi()方法
- Python | sympy.harmonic()方法
- Python | sympy.has()方法
- Python | sympy.igcd()方法
- Python | sympy.ilcm()方法
