Logistic回归-计算成本函数返回错误结果 [英] Logistic regression - Calculating cost function returns wrong results
本文介绍了Logistic回归-计算成本函数返回错误结果的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我刚开始在CourseraMachine Learning上Ng的课程。 第三周的主题是Logistic回归,因此我尝试实现以下成本函数。
假设定义为:
其中g为Sigmoid函数:这是我的函数目前的外观:
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
m = length(y); % number of training examples
S = 0;
J = 0;
for i=1:m
Yi = y(i);
Xi = X(i,:);
H = sigmoid(transpose(theta).*Xi);
S = S + ((-Yi)*log(H)-((1-Yi)*log(1-H)));
end
J = S/m;
end
给定下列值
X = [magic(3) ; magic(3)];
y = [1 0 1 0 1 0]';
[j g] = costFunction([0 1 0]', X, y)
J返回0.6931 2.6067 0.6931,即使结果应该是j=2.6067。我假设习有问题,但我就是看不到错误。
如果有人能给我指路,我将不胜感激。
推荐答案
您应该将Sigmoid函数应用于参数向量(Theta)和输入向量(Xi
,在本例中为行向量)的点积。因此,您应该更改
H = sigmoid(transpose(theta).*Xi);
至
H = sigmoid(theta' * Xi'); % or sigmoid(Xi * theta)
当然,您需要确保将偏置输入1添加到您的输入(从1到X
的一行)。
这篇关于Logistic回归-计算成本函数返回错误结果的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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