2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解) 上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习 ...
上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出 对训练集当中的值进行预测,将他写成y I 我们希望他会接近于训练集当中的y i 的数值 现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运 ...
2017-09-08 22:12 0 11888 推荐指数:
2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解) 上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习 ...
法 logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第 ...
问题:线性回归中,当我们有m个样本的时候,我们用的是损失函数是但是,到了逻辑回归中,损失函数一下子变成那么,逻辑回归的损失函数为什么是这个呢? 本文目录 1. 前置数学知识:最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 ...
第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的。 Y ...
前言 最近有遇到些同学找我讨论sigmoid训练多标签或者用在目标检测中的问题,我想写一些他们的东西,想到以前的博客里躺着这篇文章(2015年读研时机器学课的作业)感觉虽然不够严谨,但是很多地方还算直观,就先把它放过来吧。 说明: 本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归 ...
https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...
更新时间:2019.10.31 目录 1. 引言 2. 从三个层面来看线性模型 2.1 总体层面 2.2 样本层面 2.2.1 Guass-Markov假设 2.2.2 均值向量 2.2.3 X ...