带Numpy的低效正则化Logistic回归

是一种机器学习算法，用于解决二分类问题。下面是对该问题的完善且全面的答案：

概念：带Numpy的低效正则化Logistic回归是指使用Numpy库实现的一种正则化的Logistic回归算法。Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型，通过将线性函数的输出映射到[0, 1]区间，从而得到样本属于某个类别的概率。

分类：带Numpy的低效正则化Logistic回归属于监督学习算法中的分类算法。

优势：

简单易懂：Logistic回归是一种简单的线性模型，易于理解和实现。
计算效率高：使用Numpy库进行向量化计算，能够加速计算过程。
可解释性强：Logistic回归可以输出样本属于某个类别的概率，具有较好的可解释性。

应用场景：带Numpy的低效正则化Logistic回归可以应用于各种二分类问题，例如垃圾邮件分类、信用卡欺诈检测、疾病诊断等。

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01 — 标题内容1 上一小节学到，通过引入惩罚项正则化代价函数。 ? 再次基础上，找到最合适的参数\theta，使得代价函数最小。...梯度下降法与正则化再之前呢，我们使用梯度下降法寻找使“没有正则化项的代价函数”最小的那个\theta。基本算法就是给定一个初始的\theta_0，然后使用迭代公式去不断地优化它们。 ?...而我们正则化中的惩罚项，是针对\theta_1开始的所有的参数的，所以我们在上图\theta_j的更新算法的基础上加上惩罚项，就变成了： ?...幸运的是，引入正则化项的同时还可以帮我们顺带解决这个不可逆问题。只要\lambda>0，下面的括号中的东西就是可逆的。 ?...小结本小节，我们学习了引入正则化后，梯度下降、正规方程两种线性回归求解方法发生了什么样的变化。我们还知道了，正则化在防止过拟合的同时，还可以顺便解决正规方程中不可逆的问题。

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吴恩达-神经网络和深度学习(第二周神经网络基础)

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