机器学习笔记（6）：分类问题的表达

分类

分类问题无法用线性函数来表达，分类问题更像一个只有很少离散值的回归问题。

这里我们聚焦在只有两个值（0或者1）的二元分类问题上。

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Hypothesis 函数

对于分类问题，我们用 Sigmoid 函数（即逻辑函数）作为 hypothesis 函数

Sigmoid函数的曲线图如下：

函数 g(z) 的值始终在（0，1）之间。

h_θ(x) 表示输出为1的概率是多少。譬如 h_θ(x) = 0.7 就表示我们输出为1的概率是70%，输出为0的概率就是30%。

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Decision Boundary

为了得到0或者1的分类输出，我们可以这么表示 h_θ(x)

逻辑函数 g 表示，当它的输入大于或者等于0时，输出会大于或者等于0.5

如果我们的输出 g 为 θ^TX，那么

那么可以推导出：

decision boundary 就是把 y = 0 和 y = 1 区域分开的那条线。它是由 hypothesis 函数生成的。

例如：

在这个例子里，我们的 decision boundary 是 x₁ = 5 的那条直线，直线的左边 y = 1，直线右边 y = 0。

sigmoid 函数 g(z) 的输入不需要是线性的，可能会是一个圈或者任意其他形状来适配我们的数据。