python中各种符号是什么意思 python字典的显著标识？
python字典的显著标识？
（1）部分无序，也就是说，没有必要期盼字典数据的访问顺序。唯一的访问顺序彻底由Python解释什么器决定。
（2）键值对，这在其他编程语言中也被称为关系数组和散列，其应用方法在不好算开发中也是非常普便，json和XML形式的数据大多数由这个数据结构全面处理。
（3）对象数学集合，这意味着和列表一样，这个可以包涵任何形式的数据。
注意一点，字典中的键是任何的。肯定，如果不是值一般，字典的键都是对象，其同样的判断逻辑取决于对象对象运算符的参数匹配处理，这在后续的踏入理解部分说起。
python的用什么符号表示代码块所属关系？
python是用缩起表示代码块的隶属于关系。
在机器学习算法公式中，各种各样的字母和符号，分别代表着什么意思？该如何理解它们？
先说看看你提问中的每个参数的意义：
表示sigmoid函数的计算值，也就是一个概率，也就是机器学习中的预测的概率。
可以表示一个函数的的命名，这里也可以是不可以的，下文用g表示。
是数据集征xb(后文用x可以表示)的参数是一个不同维度向量，也就是线性回归中不需要参与迭代更新的参数。这里替与xb做点乘，所以才θ做了转置，由列向量不变行向量。（多谢了TheGreatPrawn不当之处。）
意思是数据聚集的特征，是一个双维向量。
可以表示分类的结果，也就是概率大于或大于0某一个阈值的时候，组成两类。
下面用自己的理解和语言具体详细解释：
看到你说的例子是逻辑回归，是在自学完线性回归后五阶的一个算法，线性回归是用一条直线来模型拟合数据集的特征值（矩阵X）和标签（矩阵Y），进而至少利用新的特征值（新矩阵X）来预估新的标签（未知值Y）。
要清楚你的问题之前，你不需要清楚梯度下降的原理。如果不很清楚也可以先学习帮一下忙梯度下降法，这里就不介绍了。用最简单的一句话可以概括随机梯度下降应该是：“以偏导为方向，找不到最低点。”
得象下图所可以表示的：
我们返回到正题进来：
你所贴的图名字叫作sigmiod公式，也就是概率密度的累加公式，为啥要核心中sigmiod函数？
逻辑回归的决策边界：可以不是离散时间的
有下列的数据集，利用多元线性回归算法通过模型拟合是难以完成工作的，逻辑回归的决策边界是非线性的，所以才我们这个可以利用逻辑回归算法通过二分类或数据拟合。（你所提的问题是二分类任务，y的取值也不是0就是1。）
下图那就是一个非线性的二分类：
这样激活函数函数式什么样的？
sigmoid公式：
正态的密度累积函数
上图它表示概率的正态分布，下图(sigmoid函数)表示上图概率的累加。
两张图的坐标轴不对应，但意思是的意思是差不多的。
自变量为正二十边形实数，应变量的值域为[0,1]
g(z)的取值范围是0~1，相当于一件事不可能发生的概率
此函数是概率论中的概率密度累积函数
输入范围是（-oo，oo），作为输出范围[0,1]
将线性回归预估出的一个值，扔到sigmoid函数当中来，转换的为概率问题
一个概率值如果可能性是70%，这样不可能性那就是1-70%
你的例子中是以50%为分界线的，反正可以不是任意值。
那样一来求出概率，就这个可以能得到归类结果
把z变成
θ就是我们没有要求的值，x应该是样本的特征。
这里的θ和x全是矩阵。
公式就成了你最就开始说的
这里的θ，x也那是你的xb也是矩阵
关于θ：在线性回归中，我们是要计算θ，最后用来成功预测任务，而在逻辑回归中，我们的θ是洗技能值域的，然后把依据梯度指定你方向参与一步一步地的更新迭代后得到的一个最优的θ。
回答：将横竖斜键入反照到了[0,1]区间，我们在线性回归当中也可以我得到一个预测值（），可是线性回归模型是比较特殊，这里的θ是随机取值的
再将该值反照到sigmoid函数当中，就结束了预测值到概率的转换问题，也就是分类任务
ps：这个函数不对应的是不好算值，线性回归所要做的事是，在误差最大值概率大的的地方求出θ，是概率的问题，而不是什么实际中值的问题，这里是讨论的并不是什么多项式回归，线性模型只是因为进入虚空的一种特例；
这里是洗技能θ之后，就是为了能得到的最小值，化为的概率问题，只是前者地时变概率问题，再由θ和新的x能够得到预测值，这里说的预测值应该是这个
化入概率函数相当于线性回归中的将换算值可以转换为高斯分布的位置概率函数的问题
分类任务：，
类似于你提问中的
呢既然是二分类任务，这样结果那就是非好即坏的，因为y不是0那是1
这两个公式接受整合，才能十分有利我们后边的计算
整合起来后：
上面的式子，y0或y1是没整合起来之前的样子。
似然函数：，要让所有的样本（数量为m）柯西-黎曼方程θ准确的最概率，那是误差最小的概率，也就是多项式回归中心中明白的损失函数最小的概率，所以我要通过累乘。
只不过在计算机内部，乘运算要比加运算紧张的多，要是我们先将该运算被转化成加法运算，那你计算机算出下来就会高效的多。
我们这里要求的是整个函数的大值，只不过整个函数是小于0的，那么乘法的大值也就对应于加法的最大值。
对似然函数取对数，就可以把乘法可以转换为加法
对数似然：，同线性回归一般，用对数将累乘转换成为阶乘。这里是从1累加到m，m表示样本个数。
不过梯度下降算法的方法，我们养成用求最小值的方法能够解决问题。
这里核心中一个
将求它的最小值，也就是对数似然函数的比较大值。
这里就转换的成求最小值的问题了。
这里所说的求值，并也不是然后可以计算进去的，而是让计算机一步又一步的去试出去的。
你忘了最前面说的梯度下降事情么？
“以偏导为方向，找不到最低点。”
求偏导数：
化简得：
这里少了一个m，因为m是常数，是对到了最后的结果起不出来作用，也可以忽视也可以不不忽视。
为什么是偏导？
这里的θ是一个矩阵，并不是一维的，要是是N维的，这样就要对每一维求偏导。
i它表示第几个样本，j它表示样本的第几个特征，一个样本有N个特征。
这样的做的目的是，找不到一组θ值，使得J(θ)最大值，做法就如上述事项所说：J(θ)对θ的每一个维度求偏导，不出θ的方向，然后再一步一步地的去试θ，第二次的θ是θ1，第二次是θ2，我们用△θθ2-θ1，
当△θ很小的时候（多小由自己相关规定），我们就以为，可以找到了最优化的θ。
方向的问题可以解决了，一步一步要怎末能解决？也就是如何能进行迭代？
我们叫做参数更新
参数更新：
这里引入了一个α，可以表示一步步的步长，你可以想想要是步长很大，我们就是可以就跨越空间最低点从而找到最优的θ，所以才这里的α是越小越好。
这里的“:”是赋值的意思
这就能完成了迭代的工作，每走踏上一步，θj是会没更新第二次。
比如在python中写一个for循环，循环体是θjθj-α后面那一串，
则θj在循环都结束了后，就会能得到最优值。
求出了θ的最优值，那就是可以做分类和拟合的工作了：
分类：
据重新组合数据聚集的x对y接受分类。记住概率大于1或大于0某一个阈值就也可以将y具体分类么？
曲线拟合（预测）：
参照新的数据集x，
凭借
推算出新的y，也就是分析和预测工作了。
系统的总结：
线性回归模型相当于洗技能取θ，接着可以算出分析和预测值，将分析和预测值得a到sigmoid函数中，转换的为概率问题，求出损失函数最小的概率，如何能求出最小的概率？
并不是让导数不等于0，只是先求出θ偏导的方向，两次取一个θ，再得a到参数可以更新中，是因为α是步长，后面那一串是方向，有了步长和方向，就也可以能得到新的θ，之后求寻老θ的差值
如果导数越距离于0的时候，那么差值就越小，θ可能会越收敛，那样的话变会求出θ。
机器学习中的算法很多，千万不能被繁琐的数学公式搞蒙了，以及后边你要自学的随机森林，贝叶斯，聚类，支持向量机，PCA降维，卷积神经网络等等应该有大量的数学公式和推导，当然只要你再理解他去做一件什么事就行，数学的推算只是因为为了做这一件事而创造的工具只不过。如果数学概念或是公式不能理解，这个可以多搜一下，有很多人用大白话讲数学，不过有时间看下国外的数学教程更好，他们用初中的数学推算出来教高等数学，非常更容易理解。不喜欢就去学，最好不要被什么供小于求什么析出之类的言论误导，要知道艺多不压身嘛。
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