原文:逻辑回归中的损失函数的解释

https: blog.csdn.net weixin article details .Logistic Regression 逻辑回归 逻辑回归是机器学习中的一个非常常见的模型, 逻辑回归模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数。逻辑回归可以看做是两步,第一步和线性回归模型的形式相同,即一个关于输入x的线性函数:第二步通过一个逻辑函数,即sigmoid函数,将线性函数转换为非线性函数。 ...

2018-12-24 11:40 0 1454 推荐指数:

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逻辑回归损失函数推导

的病人,你只能知道他3个月后到底是病危或者存活。所以线性回归并不适用这种场景。 logistic函数 ...

Wed Mar 13 07:28:00 CST 2019 2 4644
逻辑回归损失函数(cost function)

逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率,其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样,以均方差来表示;也可以用对数、概率等方法。损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离,选取好的“距离”单位,可以让模型更加准确。 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt ...

Mon May 18 23:25:00 CST 2015 1 15536
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: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym ...

Tue Aug 15 03:07:00 CST 2017 0 1245
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 ...

Wed Aug 18 01:13:00 CST 2021 0 291
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 ...

Wed May 30 19:07:00 CST 2018 0 3890
 
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