吴恩达机器学习笔记 三十八 二进制标签 均值归一化

        标签 0 和 1 可以有很多种意义。从回归到二分分类:之前定义 y^{(i,j)}=w^{j}\cdot x^{i}+b^{j},而对于二进制标签,通过g(w^{j}\cdot x^{i}+b^{j})给出y^(i,j)为 1 的概率,其中g(z)=1/1+e^{-z}

损失函数

均值归一化

计算每个电影的平均得分,例如第一部电影的平均分为2.5,第五部电影的平均分为1.25,得到一个平均分向量 μ ,将原始评分矩阵的每一项减去相应的平均分,得到一个新的矩阵。此时用户 j 对电影 i 的评分要在 w*x+b 的基础上加一个\mu _{i} , 例如一个新用户的评分预测,w5*x1+b5+μ1恰为第一部电影的均分2.5。

好久没看这个课程了,还是决定翻出来看完。加油!

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