感知机、logistic回归 损失函数对比探讨
感知机、logistic回归 损失函数对比探讨 感知机 假如数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将正负样本完全分开的分隔超平面 \(wx+b=0\) 。其学习策略为，定义(经验)损失函数并将损失函数最小化。通常，定义损失函数的策略是：误分类点到分隔超平面的总距离。【李航 ...
原文：逻辑回归感知机异同，损失函数思考
逻辑斯蒂回归和感知机的异同： 两类都是线性分类器 损失函数两者不同：逻辑斯蒂回归使用极大似然 对数损失函数 ，感知机使用的是均方损失函数 即错误点到分离平面的距离，最小化这个值 逻辑斯蒂比感知机的优点在于对于激活函数的改进。 前者为sigmoid function，后者为阶跃函数。这就导致LR是连续可导，而阶跃函数则没有这个性质。 LR使得最终结果有了概率解释的能力 将结果限制在 之间 ，sigm ...
2018-05-30 11:07 0 3890 推荐指数：
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