机器学习(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践
本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。 上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归：二分类 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--线性模型（5）--逻辑回归实现二分类、LogisticRegression、多分类学习、纠错输出码(ECOC)
四 逻辑回归 逻辑回归实现二分类 对于每个样本x利用线性回归模型得到输出z： 将线性回归模型的输出z利用sigmoid函数得到概率： 构造损失函数： 损失函数关于向量W w , ... ,wd 的函数，求损失函数的梯度： 由于： 所以： 由于： 所以： 由于： ， 所以： 写成矩阵的形式： 其中X为m d 的样本矩阵，Y为m维的样本类别矩阵，P为m维的概率矩阵。 利用梯度下降修改参数 ： 代码实现 ...
2020-02-01 12:18 0 947 推荐指数：
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