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 ...
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,逻辑回归的预测函数是非线性的,不能使用均方差函数作为成本函数。因此如何选择逻辑回归算法的成本函数,就要多费一些事。 ...
2019-12-04 15:08 0 500 推荐指数:
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 ...
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 ...
Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率 ...
逻辑回归(Logistic Regression) 什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一 回归问题怎么解决分类问题 ...
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 ...
牛客上总结很好,但是有一些小错误与重复,自己再总结一下好了,顺便复习。 交叉熵公式 两个概率分布和的交叉熵是指,当基于一个“非自然”(相对于“真实”分布而言)的概率分布进行编码时,在事件集合中唯一标识一个事件所需要的平均比特数(bit)。 $ P $ 和 $ Q $ 的KL散度 ...
转自:http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 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,比如医学中 ...
本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...