logistic回归具体解释(二）：损失函数（cost function）具体解释
有监督学习 机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习。强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然能够用例如以下方式表述： ...
原文：2-9 logistic 损失函数的解释
logistic 损失函数的解释 Explanation of logistic regression cost function 在逻辑回归中，需要预测的结果 hat y 可以表示为 hat y sigma w T x b ，我们约定 hat y p y x ，也就是说，算法输出的 hat y 是给定训练样本x条件下y等于 的概率。 y 时，在给定训练样本x条件下 y hat y y 时，在给定 ...
2018-08-16 20:19 0 1412 推荐指数：
相关推荐
logistic回归的损失函数是什么形式？为什么？为什么不选平方损失函数？
https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...
交叉熵损失函数的求导(Logistic回归)
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 ...
logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）
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 ...
Logistic Regression（逻辑回归）中的损失函数理解
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 ...
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 ...
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 ...