用輸入法寫出sigmoid函數（X * theta）

Question

在機器學習課程中，我無法在下面輸入可視化。

我們在Logistic回歸中有以下等式：

我們可以在sigmoid.m以下八度語寫它：

g = (1 ./ ( 1 + e.^(-z)));

現在，為了計算costFUnction.m ，我們得到概率為：

h = sigmoid(X*theta);

從上面的圖片來看，不應該是：

h = sigmoid(theta'*X);

我在這里想念的是什么 我是ML的新手，請原諒我，如果我在這里遺漏了什么。

Answer 1

最重要的是要了解每個向量的含義。 在他們談論的大多數課程中

    h = theta'* x

但是在這里他們使用colum向量，所以h是一個訓練例子的標量。 矢量化符號告訴你

    h = X * theta

其中X是矩陣的所有訓練示例，其中每個示例都是一行，而要素是列。 所以mxn有m個訓練樣例和n個特征。 您希望h為每個訓練示例提供輸出，因此您需要amx 1矩陣。 你知道theta將是一個焦點1矩陣，因為它是每個特征的θ，你有1個模型。 如果你做了第二個公式，我在頂部寫下你將得到哈希1矩陣，這是首選。

Answer 2

如果您將參考此處分享的材料 ，您可以看到

我們想從h(x)是：

想象它：

X =  [ 1 x1 ; 1 x2 ; 1 x3;]
theta = [ t0 t1;]
X * theta
% will give  [ t0+(x1*t1) ; t0+(x2*t1) ; t0+(x3*t1) ; ] 

其中上述矩陣的每一行代表單獨的假設。