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； 　1）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 = 1（p ≥ 0.5）时 ...

逻辑回归算法 逻辑回归算法的概念不咋叙述 逻辑回归算法看上去是解决回归问题的算法，但是其实是解决的分类问题，那么回归算法是如何解决分类问题呢？逻辑回归的原理是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，即预测这个样本的发生概率是多少，而这个概率是一个数，因此可称这个为回归问题 对于机器算法来说 ...

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 ...

https://blog.csdn.net/weixin_41537599/article/details/80585201 1.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 ...

逻辑回归可以用于处理二元分类问题，将输出值控制在[0，1]区间内，为确保输出值时钟若在0到1之间，采用sigmoid函数，其具有该特性，将线性回归训练得到的模型输出数据作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保证了y在0~1之间 逻辑回归中用到sigmoid函数 ...

逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数 取负号和求平均后得到J函数 此时就是求使J函数最小的参数 ...

转自：https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回归cost函数的推导过程。算法求解使用如下的cost函数形式： 梯度下降算法 对于一个函数，我们要找它的最小值，有多种算法 ...

： \[\theta(w^Tx)=\frac{1}{1+e^{-w^Tx}} \] 逻辑回归的损失函数叫做 ...