统计学习：逻辑回归与交叉熵损失（Pytorch实现）
1 Logistic 分布和对率回归 监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决 策函数(decision function)\(Y=f(\bm{X})\)表示，随具体学习方法而定。对具体的输入\(\bm{x}\)进行相应的输出预测并得到某个结果时 ...
原文：Pytorch：通过pytorch实现逻辑回归
逻辑回归 logistic regression 逻辑回归是线性的二分类模型 与线性回归的区别：线性回归是回归问题，而逻辑回归是线性回归 激活函数sigmoid 分类问题 模型表达式： f x 称为sigmoid函数，也称为logistic函数，能将所有值映射到 , 区间，恰好符合概率分布，如下图所示 , 区间形成二分类，一般以中点值 . 做界标，即 为什么说逻辑回归是线性的，是因为线性回归的wx ...
2020-07-16 23:11 0 1793 推荐指数：
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