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最近在看吴恩达的机器学习课程，自己用python实现了其中的logistic算法，并用梯度下降获取最优值。 logistic分类是一个二分类问题，而我们的线性回归函数 的取值在负无穷到正无穷之间，对于分类问题而言，我们希望假设函数的取值在0~1之间，因此logistic函数的假设函数需要改造一下 由上面的公式可以看出，0 < h(x) < 1，这样，我们可以以1/2为分界线 cost function可以这样定义 其中，m是样本的数量，初始时θ可以随机给定一个初始值，算出一个初始的J(θ)值，再执行梯度下降算法迭代，直到达到最优值，我们知道，迭代的公式主要是每次减少一个偏导量 如果将

数据结构-查找算法(代码+报告)

卡尔曼滤波算法代码总结(20150311).doc

主要是K 均值代码和分裂合并算法的代码，比较适合新手。