逻辑斯特回归模型(logistic regression)
本节开始线性分类器的另一种模型：模型斯特回归(logistic regression)。 在之前介绍的线性分类器中，h(x)=ΘTx+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。直观上的认识，如何h(x)越大，我们更加确信样本属于正类，相应的，h(x)越小 ...
原文：逻辑回归(分类问题)(Logistic Regression、罗杰斯特回归)
逻辑回归：问题只有两项，即 , 。一般而言，回归问题是连续模型，不用在分类问题上，且噪声较大，但如果非要引入，那么采用逻辑回归模型。 对于一般训练集： 参数系统为： 逻辑回归模型为： sigmoid函数 参数求解 对于逻辑回归用来分类 , 问题，假设满足伯努利模型： 可以将上式写为一般形式为： 为了得到参数 ，求最大似然估计 ，可以得到: 为了简化问题，采用ln函数，即对数似然，可以得到： 这里 ...
2016-09-23 23:15 0 9913 推荐指数：
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