【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归
【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 \(y\in R\) ，而逻辑回归的 \(y\) 是离散型，只能取两个值 \(y\in \{0,1\}\)，这可以用来处理一些分类的问题。 logistic函数 我们可能会遇到一些分类 ...
原文：机器学习：逻辑回归（损失函数及其梯度推导、代码实现）
一 线性模型预测一个样本的损失量 损失量：模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距 为什么会想到用 y log x 函数 该函数称为 惩罚函数：预测结果与实际值的偏差越大，惩罚越大 y p . 时，cost log p ，p 越小，样本发生概率越小 最小为 ，则损失函数越大，分类预测值和实际值的偏差越大 相反，p 越大，样本发生概率越大 最大为 . ，则损失函数越小，则预测值和实际值的偏差 ...
2018-07-15 18:31 1 2186 推荐指数：
相关推荐
逻辑回归损失函数推导
引言 假设今天希望将机器学习应用到医院中去，比如对于某一个患了心脏病的病人，求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？ 但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的，因为对于一个患病 ...
机器学习——从线性回归到逻辑回归【附详细推导和代码】
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。 新 ...
机器学习中的损失函数(二) 回归问题的损失函数
})^2 \tag1$$ 平方损失函数是光滑函数，能够用梯度下降法进行优化。然而，预测值距离真实值越远，平 ...
《机器学习(周志华)》笔记--线性模型（3）--逻辑回归思想、概率计算、sigmoid 函数、逻辑回归的损失函数计算
四、逻辑回归 逻辑回归是属于机器学习里面的监督学习，它是以回归的思想来解决分类问题的一种非常经典的二分类分类器。由于其训练后的参数有较强的可解释性，在诸多领域中，逻辑回归通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘业务相关信息或提升模型性能。 1、逻辑回归思想 当一看到“回归 ...
机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵
0x00 概要 逻辑回归（logistic regression）在机器学习中是非常经典的分类方法，周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归，因为其属于对数线性模型。 在算法面试中，逻辑回归也经常被问到，常见的面试题包括： 逻辑回归推导； 逻辑回归如何实现多分类？ SVM ...
《机器学习(周志华)》笔记--线性模型（1）--凸函数、损失函数、线性模型的基本形式、线性回归、w* 的代码实现
一、预备知识 1、凸函数 凸函数：对于一元函数f(x)，如果对于任意tϵ[0,1]均满足 f(tx1+(1−t)x2) ≤ tf(x1)+(1−t)f(x2) 。 凸函数特征： （1）凸函数的割线在函数曲线的上方。 （2）凸函数具有唯一的极小值，该极小值 ...
机器学习实战---逻辑回归梯度上升（更好的理解sigmoid函数的含义并改进）
回顾： 梯度下降 梯度下降和梯度上升区别 一：加载数据和实现sigmoid函数（同梯度下降） 二：实现批量梯度上升（重点） （一）代码实现 （二）结果预测 三：绘制图像决策边界 四：随机梯度下降法 （一）简陋版随机 ...