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 ...

假设函数： 更为一般的表达式： （1） 似然函数： （2） 对数似然函数： ...

最近学习Logistic回归算法，在网上看了许多博文，笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好。但其中有个关键问题没有讲清楚：为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。 和线性回归算法相比，逻辑回归 ...

本文目录： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 ...

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 ...

交叉熵损失函数（作用及公式推导） 一、总结 一句话总结： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差损失函数的不足？ 使用平方差损失函数训练ANN ...

前言 在上一篇随笔里，我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程。接下来的算法求解使用如下的cost函数形式： 简单回顾一下几个变量的含义： 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值，即特征向量x的某个值 ...

原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生 ...