python字典的顯著標識？（1）部分無序，也就是說，沒有必要期盼字典數(shù)據(jù)的訪問順序。唯一的訪問順序徹底由Python解釋什么器決定。（2）鍵值對，這在其他編程語言中也被稱為關(guān)系數(shù)組和散列，其應用方法

python字典的顯著標識？

（1）部分無序，也就是說，沒有必要期盼字典數(shù)據(jù)的訪問順序。唯一的訪問順序徹底由Python解釋什么器決定。

（2）鍵值對，這在其他編程語言中也被稱為關(guān)系數(shù)組和散列，其應用方法在不好算開發(fā)中也是非常普便，json和XML形式的數(shù)據(jù)大多數(shù)由這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)全面處理。

（3）對象數(shù)學集合，這意味著和列表一樣，這個可以包涵任何形式的數(shù)據(jù)。

注意一點，字典中的鍵是任何的?？隙?，如果不是值一般，字典的鍵都是對象，其同樣的判斷邏輯取決于對象對象運算符的參數(shù)匹配處理，這在后續(xù)的踏入理解部分說起。

python的用什么符號表示代碼塊所屬關(guān)系？

python是用縮起表示代碼塊的隸屬于關(guān)系。

在機器學習算法公式中，各種各樣的字母和符號，分別代表著什么意思？該如何理解它們？

先說看看你提問中的每個參數(shù)的意義：

表示sigmoid函數(shù)的計算值，也就是一個概率，也就是機器學習中的預測的概率。

可以表示一個函數(shù)的的命名，這里也可以是不可以的，下文用g表示。

是數(shù)據(jù)集征xb(后文用x可以表示)的參數(shù)是一個不同維度向量，也就是線性回歸中不需要參與迭代更新的參數(shù)。這里替與xb做點乘，所以才θ做了轉(zhuǎn)置，由列向量不變行向量。（多謝了TheGreatPrawn不當之處。）

意思是數(shù)據(jù)聚集的特征，是一個雙維向量。

可以表示分類的結(jié)果，也就是概率大于或大于0某一個閾值的時候，組成兩類。

下面用自己的理解和語言具體詳細解釋：

看到你說的例子是邏輯回歸，是在自學完線性回歸后五階的一個算法，線性回歸是用一條直線來模型擬合數(shù)據(jù)集的特征值（矩陣X）和標簽（矩陣Y），進而至少利用新的特征值（新矩陣X）來預估新的標簽（未知值Y）。

要清楚你的問題之前，你不需要清楚梯度下降的原理。如果不很清楚也可以先學習幫一下忙梯度下降法，這里就不介紹了。用最簡單的一句話可以概括隨機梯度下降應該是：“以偏導為方向，找不到最低點?！?/p>

得象下圖所可以表示的：

我們返回到正題進來：

你所貼的圖名字叫作sigmiod公式，也就是概率密度的累加公式，為啥要核心中sigmiod函數(shù)？

邏輯回歸的決策邊界：可以不是離散時間的

有下列的數(shù)據(jù)集，利用多元線性回歸算法通過模型擬合是難以完成工作的，邏輯回歸的決策邊界是非線性的，所以才我們這個可以利用邏輯回歸算法通過二分類或數(shù)據(jù)擬合。（你所提的問題是二分類任務，y的取值也不是0就是1。）

下圖那就是一個非線性的二分類：

這樣激活函數(shù)函數(shù)式什么樣的？

sigmoid公式：

正態(tài)的密度累積函數(shù)

上圖它表示概率的正態(tài)分布，下圖(sigmoid函數(shù))表示上圖概率的累加。

兩張圖的坐標軸不對應，但意思是的意思是差不多的。

自變量為正二十邊形實數(shù)，應變量的值域為[0,1]

g(z)的取值范圍是0~1，相當于一件事不可能發(fā)生的概率

此函數(shù)是概率論中的概率密度累積函數(shù)

輸入范圍是（-oo，oo），作為輸出范圍[0,1]

將線性回歸預估出的一個值，扔到sigmoid函數(shù)當中來，轉(zhuǎn)換的為概率問題

一個概率值如果可能性是70%，這樣不可能性那就是1-70%

你的例子中是以50%為分界線的，反正可以不是任意值。

那樣一來求出概率，就這個可以能得到歸類結(jié)果

把z變成

θ就是我們沒有要求的值，x應該是樣本的特征。

這里的θ和x全是矩陣。

公式就成了你最就開始說的

這里的θ，x也那是你的xb也是矩陣

關(guān)于θ：在線性回歸中，我們是要計算θ，最后用來成功預測任務，而在邏輯回歸中，我們的θ是洗技能值域的，然后把依據(jù)梯度指定你方向參與一步一步地的更新迭代后得到的一個最優(yōu)的θ。

回答：將橫豎斜鍵入反照到了[0,1]區(qū)間，我們在線性回歸當中也可以我得到一個預測值（），可是線性回歸模型是比較特殊，這里的θ是隨機取值的

再將該值反照到sigmoid函數(shù)當中，就結(jié)束了預測值到概率的轉(zhuǎn)換問題，也就是分類任務

ps：這個函數(shù)不對應的是不好算值，線性回歸所要做的事是，在誤差最大值概率大的的地方求出θ，是概率的問題，而不是什么實際中值的問題，這里是討論的并不是什么多項式回歸，線性模型只是因為進入虛空的一種特例；

這里是洗技能θ之后，就是為了能得到的最小值，化為的概率問題，只是前者地時變概率問題，再由θ和新的x能夠得到預測值，這里說的預測值應該是這個

化入概率函數(shù)相當于線性回歸中的將換算值可以轉(zhuǎn)換為高斯分布的位置概率函數(shù)的問題

分類任務：，

類似于你提問中的

呢既然是二分類任務，這樣結(jié)果那就是非好即壞的，因為y不是0那是1

這兩個公式接受整合，才能十分有利我們后邊的計算

整合起來后：

上面的式子，y0或y1是沒整合起來之前的樣子。

似然函數(shù)：，要讓所有的樣本（數(shù)量為m）柯西-黎曼方程θ準確的最概率，那是誤差最小的概率，也就是多項式回歸中心中明白的損失函數(shù)最小的概率，所以我要通過累乘。

只不過在計算機內(nèi)部，乘運算要比加運算緊張的多，要是我們先將該運算被轉(zhuǎn)化成加法運算，那你計算機算出下來就會高效的多。

我們這里要求的是整個函數(shù)的大值，只不過整個函數(shù)是小于0的，那么乘法的大值也就對應于加法的最大值。

對似然函數(shù)取對數(shù)，就可以把乘法可以轉(zhuǎn)換為加法

對數(shù)似然：，同線性回歸一般，用對數(shù)將累乘轉(zhuǎn)換成為階乘。這里是從1累加到m，m表示樣本個數(shù)。

不過梯度下降算法的方法，我們養(yǎng)成用求最小值的方法能夠解決問題。

這里核心中一個

將求它的最小值，也就是對數(shù)似然函數(shù)的比較大值。

這里就轉(zhuǎn)換的成求最小值的問題了。

這里所說的求值，并也不是然后可以計算進去的，而是讓計算機一步又一步的去試出去的。

你忘了最前面說的梯度下降事情么？

“以偏導為方向，找不到最低點?！?/p>

求偏導數(shù)：

化簡得：

這里少了一個m，因為m是常數(shù)，是對到了最后的結(jié)果起不出來作用，也可以忽視也可以不不忽視。

為什么是偏導？

這里的θ是一個矩陣，并不是一維的，要是是N維的，這樣就要對每一維求偏導。

i它表示第幾個樣本，j它表示樣本的第幾個特征，一個樣本有N個特征。

這樣的做的目的是，找不到一組θ值，使得J(θ)最大值，做法就如上述事項所說：J(θ)對θ的每一個維度求偏導，不出θ的方向，然后再一步一步地的去試θ，第二次的θ是θ1，第二次是θ2，我們用△θθ2-θ1，

當△θ很小的時候（多小由自己相關(guān)規(guī)定），我們就以為，可以找到了最優(yōu)化的θ。

方向的問題可以解決了，一步一步要怎末能解決？也就是如何能進行迭代？

我們叫做參數(shù)更新

參數(shù)更新：

這里引入了一個α，可以表示一步步的步長，你可以想想要是步長很大，我們就是可以就跨越空間最低點從而找到最優(yōu)的θ，所以才這里的α是越小越好。

這里的“:”是賦值的意思

這就能完成了迭代的工作，每走踏上一步，θj是會沒更新第二次。

比如在python中寫一個for循環(huán)，循環(huán)體是θjθj-α后面那一串，

則θj在循環(huán)都結(jié)束了后，就會能得到最優(yōu)值。

求出了θ的最優(yōu)值，那就是可以做分類和擬合的工作了：

分類：

據(jù)重新組合數(shù)據(jù)聚集的x對y接受分類。記住概率大于1或大于0某一個閾值就也可以將y具體分類么？

曲線擬合（預測）：

參照新的數(shù)據(jù)集x，

憑借

推算出新的y，也就是分析和預測工作了。

系統(tǒng)的總結(jié)：

線性回歸模型相當于洗技能取θ，接著可以算出分析和預測值，將分析和預測值得a到sigmoid函數(shù)中，轉(zhuǎn)換的為概率問題，求出損失函數(shù)最小的概率，如何能求出最小的概率？

并不是讓導數(shù)不等于0，只是先求出θ偏導的方向，兩次取一個θ，再得a到參數(shù)可以更新中，是因為α是步長，后面那一串是方向，有了步長和方向，就也可以能得到新的θ，之后求尋老θ的差值

如果導數(shù)越距離于0的時候，那么差值就越小，θ可能會越收斂，那樣的話變會求出θ。

機器學習中的算法很多，千萬不能被繁瑣的數(shù)學公式搞蒙了，以及后邊你要自學的隨機森林，貝葉斯，聚類，支持向量機，PCA降維，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等等應該有大量的數(shù)學公式和推導，當然只要你再理解他去做一件什么事就行，數(shù)學的推算只是因為為了做這一件事而創(chuàng)造的工具只不過。如果數(shù)學概念或是公式不能理解，這個可以多搜一下，有很多人用大白話講數(shù)學，不過有時間看下國外的數(shù)學教程更好，他們用初中的數(shù)學推算出來教高等數(shù)學，非常更容易理解。不喜歡就去學，最好不要被什么供小于求什么析出之類的言論誤導，要知道藝多不壓身嘛。