종양 크기로부터 암 발병 확률을 추정하는 $h_\theta(x)$ 를 Cost를 참조하여 찾아 봅니다.
- 필요한 package들을 import합니다.
- 종양 data를 얻어오는 함수를 정의합니다.
- 종양 크기로 암 발병 확률을 추정하는
$h_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-(\theta_0+\theta_1x)}}$ 함수를 정의합니다.
- cost를 계산하는 함수를 정의합니다.
$J(\theta_0,\theta_1)=-\frac{1}{m}\sum^m_{i=1}[y^{(i)}ln(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})ln(1-h_\theta(x^{(i)}))]$
- x_data, y_data로 그래프를 그리고,
$h_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-(\theta_0+\theta_1x)}}$ 그래프를 그리는 함수를 정의합니다.- 그래프에 cost의 contour map도 표시합니다.
- 그래프에 cost정보도 표시합니다.
- 종양 data를 얻어와서 그래프를 그리고
$h_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-(\theta_0+\theta_1x)}}$ 그래프를 그립니다. cost의 contour map을 그립니다.$\theta_0$ 와$\theta_1$ 을 변경해 가며 Cost가 가장 작아지는$\theta_0$ 와$\theta_1$ 을 찾습니다.
정답
- 종양 크기, 암 발병 확률, 추정된 암 발병 확률 print합니다.
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