Andrew NG 深度学习之二元分类与 Logistic 回归笔记

在深度学习的领域中，二元分类和 Logistic 回归是非常重要的基础概念。通过学习 Andrew NG 的相关课程，我们对这两个主题有了更深入的理解。

二元分类旨在将数据分为两个不同的类别。例如，判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件，预测一个患者是否患有某种疾病等。这种分类问题在现实生活中有着广泛的应用。

Logistic 回归则是一种用于解决二元分类问题的常见算法。它基于线性回归的思想，但通过引入 Sigmoid 函数将输出值映射到 0 到 1 之间，从而得到一个概率值。这个概率值可以被解释为属于某个类别的可能性。

在 Logistic 回归中，我们首先定义一个假设函数，然后通过最小化损失函数来找到最优的模型参数。常用的损失函数是交叉熵损失函数。

为了求解最优参数，我们可以使用梯度下降等优化算法。梯度下降算法沿着损失函数的负梯度方向不断更新参数，直到达到收敛。

在实际应用中，数据的预处理和特征工程对于 Logistic 回归的性能至关重要。我们需要对数据进行清洗、标准化或归一化处理，以确保模型能够更好地学习和泛化。

模型的评估指标也是不可忽视的一部分。准确率、召回率、F1 值等指标可以帮助我们评估模型在不同方面的表现，从而决定是否需要进一步改进模型。

通过对 Andrew NG 课程中二元分类和 Logistic 回归的学习，我们不仅掌握了理论知识，还通过实践加深了对这些概念的理解。这为我们进一步探索深度学习的其他领域奠定了坚实的基础。

未来，随着数据量的不断增加和计算能力的提升，二元分类和 Logistic 回归的应用场景将更加广泛，其算法也将不断优化和改进，为解决各种实际问题提供更强大的支持。