logistic function 和 sigmoid function
简单说， 只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function； 满足公式<1>的形式的函数都是logistic function。 两者的相同点是： 函数曲线都是“S”形。 另外造成两个概念混用导致初学者困扰主要是因为一个 ...
原文：机器学习-Logistic function（Sigmoid function）
下面给出H函数 由这个函数生成的曲线称为Sigmoid曲线 先不从数学上说为什么这个模型中二元分类上比线性模型好，单纯从图形上看就可以得到直观的结论 首先Y值域在 , ，其次图形中中间陡峭而两边平缓，符合二元分类的样本点特性 确定了模型，下面要做的是fit最优的 ，仍然是采用最大似然法，即找出对训练数据可能性最大的那个 前面对于线性回归问题，符合高斯分布 连续回归问题往往符合高斯分布 ，最终我们由 ...
2017-06-04 20:40 0 1183 推荐指数：
相关推荐
机器学习笔记（1）： 模型和 cost function
表达模型 变量表示： x(i) : 第 i 个输入变量，也称为输入特征 y(i) : 第 i 个输入变量，即我们希望预测的内容 (x(i), y(i)) ; i = 1,...,m : 表示一个训练集 X : 输入值空间； Y ： 输出值空间 模型的表达： 对于监督学习来说 ...
Sigmoid函数的替代：overflow encountered in exp in computing the logistic function
RuntimeWarning: overflow encountered in exp in computing the logistic function 以下是sigmoid函数的标准写法，但是如果x很大或导致函数exp(-x)溢出 安全的替代写法如下： ...
机器学习-sigmoid函数
Sigmoid函数是机器学习中比较常用的一个函数，在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用，Sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的数学函数。 Sigmoid函数的表达式： $$ f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$ Sigmoid函数的图像： 在上图可以看出 ...
机器学习（六）— logistic回归
最近一直在看机器学习相关的算法，今天学习logistic回归，在对算法进行了简单分析编程实现之后，通过实例进行验证。 一 logistic概述 ...
机器学习-Logistic回归
简介 Logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有的人称为逻辑回归或逻辑斯蒂回归。虽然它称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫做 ...
【机器学习】代价函数（cost function）
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深 ...
机器学习总结：几种常见的损失函数（Loss function）
1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE，例如在线性回归中出现 2. 绝对值损 ...