目录 逻辑回归原理,推导,及sklearn中的使用 1 从线性回归过渡到逻辑回归 2 逻辑回归的损失函数 2.1 逻辑回归损失函数的推导 2.2 梯度下降法 2.3 正则化 ...
逻辑回归 Logistic Regression,LR 是一种线性分类器,通过logistic函数,将特征映射成一个概率值,来判断输入数据的类别。如下图,纵坐标就是概率。当概率大于 . ,判定为类别 ,否则判定为类别 。 logistic函数的表达式如下,其中w是需要训练的权值: theta w Tx frac e w Tx 逻辑回归的损失函数叫做交叉熵损失函数 cross entropy los ...
2018-09-23 17:00 0 2416 推荐指数:
目录 逻辑回归原理,推导,及sklearn中的使用 1 从线性回归过渡到逻辑回归 2 逻辑回归的损失函数 2.1 逻辑回归损失函数的推导 2.2 梯度下降法 2.3 正则化 ...
1、主要内容 逻辑回归的推导,分别推导出y={0,1}和y = {-1, +1},之前关于林轩田老师和李航老师关于逻辑回归的推导弄混了,林轩田老师的推导是建立在后面的—1, +1的分类,李航老师的是关于0, 1的推导。 2、关于逻辑斯蒂模型 逻辑斯蒂模型从逻辑斯蒂分布得到,这一 ...
【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 ...
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 ...
出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题。例如:我们要做一个垃圾邮件过滤系统 ...
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html ...
逻辑斯蒂回归(分类) sigmoid函数与二项逻辑回归模型 \(sigmoid\)函数为: \[sigmoid(x)=\pi(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\\ \] 其中\(x \in \mathbb{R}\),\(sigmoid(x)\in (0,1 ...
曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...