Trong trường hợp Hồi quy tuyến tính, Chi phí của hàm là
Nhưng đối với hồi quy logistic,
Nó sẽ dẫn đến một chi phí của hàm không lồi. Nhưng điều này dẫn đến chi phí của hàm với optima cục bộ, đây là một vấn đề rất lớn đối với Gradient Descent để tính toán optima toàn cầu.
Vì vậy, đối với Hồi quy logistic, chi phí của hàm là
Nội dung chính
If y = 1
Cost = 0 if y = 1, hθ(x) = 1
Như,
hθ(x) -> 0
Cost -> Infinity
If y = 0
Vì thế
Để phù hợp với tham số θ, J (θ) phải được thu nhỏ và đối với Gradient Descent là bắt buộc.
Gradient Descent – Trông tương tự như hồi quy tuyến tính nhưng sự khác biệt nằm ở giả thuyết hθ (x)
Cài ứng dụng cafedev để dễ dàng cập nhật tin và học lập trình mọi lúc mọi nơi tại đây.
Nguồn và Tài liệu tiếng anh tham khảo:
Tài liệu từ cafedev:
- Full series tự học Python từ cơ bản tới nâng cao tại đây nha.
- Tự học ML bằng Python từ cơ bản tới nâng cao.
- Ebook về python tại đây.
- Các series tự học lập trình MIỄN PHÍ khác
- Nơi liên hệ hợp tác hoặc quảng cáo cùng Cafedevn tại đây.
Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:
Chào thân ái và quyết thắng!
