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課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (13)

大致了解完理論之後來看例題:

  • Logistic Regression for Binary Classification

假設今天要依照學生的期中期末(x1,x2)來決定學生是否及格(y),
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/20142783aYrdh7kekC.png

可以依照上面的資訊發現Input就是 X[x1,x2] ,Output是 y=1 or 0,
一樣帶入前面的h(x)公式:https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/20142783UFJotdlpu9.png
因此可以計算在(0,1)之間的學生及格機率。

忘記那個sigmoid符號的可以回上一篇看,有簡單的數學推導:https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/20142783OZOSB3tE9B.png

藉由剛剛的公式可以在輸入X後預測y的結果,也就是機率Phttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/20142783Ku6kGCQMVt.png

結合上面的資訊:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/2014278314SniJORL2.png

當我們令y-hat = p(y=1|x), // y-hat = 在x的前提下發生y=1的機率
則p(y=0|x) = 1-(y-hat)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211027/20142783fG8onhGoYr.png


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