blocks|key|2213479|text|features.If+T是参数向量Θ的转置，ΘTx是输入向量的线性组合，你知道线性回归，那么你可以认为ΘTx是线性回归的输出。请看下图。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2213480|📷|atomic|offset|length|2213481|​|2213482|第一部分是线性回归。线性回归的输出为|2213483|2213484|。既然逻辑回归不是回归而是分类问题，你的输出不应该是连续的。相反，对于任何输入，您都需要一个二进制输出。为此，您需要一个将输入范围映射到0到1之间的值的函数，以便您可以对输出应用一些阈值来获得分类。合适的函数是你提到的sigmoid函数。|2213485|重新评分你的问题，线性回归的输出可以写成|2213486|2213487|2213488|术语=ΘTx是线性回归输出的矢量化实现。因此，ΘT只不过是参数向量的转置。这可以通过下面的数学运算来理解。|2213489|2213490|有关逻辑回归和编码的详细信息，请查看this+link。|2213491|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/d7529e1a8647568e1f6a845c75e2eec5.png|imageAlt|1|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/e9071b9354ba5894a0f312a4222008a4.gif|2|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/ecbae1d0a55ccea97f9e156c696320b3.gif|3|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/855ab381d0d9d08050fa634a2dacbf36.gif|4|LINK|MUTABLE|url|http://www.programming-techniques.com/2013/12/logistic-regression-in-machine-learning.html^0|0|0|1|0|0|0|0|0|1|1|0|0|0|0|1|2|0|0|0|0|1|3|0|I|9|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1H|8|@]|9|@$E|1I|F|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|C|5|D|7|1N|8|@]|9|@$E|1O|F|1P|1|1Q]]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|C|5|D|7|1T|8|@]|9|@$E|1U|F|1V|1|1W]]|A|$]]|$1|Q|3|H|5|6|7|1X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|6|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|C|5|D|7|1Z|8|@]|9|@$E|20|F|21|1|22]]|A|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|23|8|@]|9|@$E|24|F|25|1|26]]|A|$]]|$1|W|3|-4|5|6|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]]|X|$Y|$5|Z|10|11|A|$12|13|14|-4]]|15|$5|Z|10|11|A|$12|16|14|-4]]|17|$5|Z|10|11|A|$12|18|14|-4]]|19|$5|Z|10|11|A|$12|1A|14|-4]]|1B|$5|1C|10|1D|A|$1E|1F]]]]

ΘT is the transpose of parameters vector Θ and ΘTx is the linear combination of input features.If you know linear regression then you can think ΘTx as a output of linear regression. Look at the figure below.
<img src="https://i.stack.imgur.com/KdgXL.png" alt="enter image description here">

The first part is the linear regression. The output of the linear regression is 
<img src="https://i.stack.imgur.com/FzF6T.gif" alt="enter image description here">. Since logistic regression is not a regression but a classification problem, your output shouldn't be continuous. Instead you require a binary output for any inputs. For this you need a function that maps the range of input to the value between 0 and 1 so that you can apply some threshold to the output to get the classification. And the suitable function for this would be sigmoid function as you mentioned. 

Regrading your question, the output of linear regression can be written as 
<img src="https://i.stack.imgur.com/cAOJS.gif" alt="enter image description here">

The term = ΘTx is the vectorized implementation of output of linear regression. So ΘT is nothing but a transpose of parameter vector. This can be understood by following mathematical operations.
<img src="https://i.stack.imgur.com/s69z0.gif" alt="enter image description here"> 

For details in logistic regression and coding check <a href="http://www.programming-techniques.com/2013/12/logistic-regression-in-machine-learning.html" rel="nofollow noreferrer">this link</a>.

blocks|key|4459289|text|ΘT代表θ矩阵的应答性。其中theta矩阵是特征矩阵。在为这些算法编写代码时，我强烈建议您首先使用MATLAB或OCTAVE软件来计算矩阵。然后，当您确定您的算法工作正常时，用JAVA实现它。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4459290|干杯，埃米尔|4459291|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

The ΘT represenets transponse of theta matrix. Where theta matrix is matrix of features. When writing code for those algorthms, I strongly advice yout to use first MATLAB or OCTAVE software first for calculating matrices. Then, when you are sure that your algorithm is working correctly implement it in JAVA.

Cheers,
Emil

I want to code the logistic regression(classification problem) algorithm using java - 

Hypothesis is - 

<img src="https://i.stack.imgur.com/v0aOh.gif" alt="enter image description here">

Can anyone please tell me what −<img src="https://i.stack.imgur.com/PcrjI.gif" alt="enter image description here">(−&theta; to the power T) is?

I was able to code linear regression its hypothesis is <img src="https://i.stack.imgur.com/Qp6b4.gif" alt="enter image description here"> which is relatively easy but can not start off with logistic regression.

Begining to code Logistic regression in java

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我想用java编写逻辑回归(分类问题)算法-假设是-​​有没有人能告诉我−(−θ的T次方)是？我可以编写线性回归的代码它的假设是这是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。

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