邏輯回歸模型(Logistic Regression, LR)基礎
邏輯回歸(Logistic Regression, LR)模型其實僅在線性回歸的基礎上，套用了一個邏輯函數，但也就由於這個邏輯函數，使得邏輯回歸模型成為了機器學習領域一顆耀眼的明星，更是計算廣告學的核心。本文主要詳述邏輯回歸模型的基礎，至於邏輯回歸模型的優化、邏輯回歸與計算廣告學等，請關注 ...
原文：Logistic Regression 之基礎知識准備
. 前言 這學期 Pattern Recognition 課程的 project 之一是手寫數字識別，之二是做一個網站驗證碼的識別 鴨梨不小哇 。面包要一口一口吃，先嘗試把模式識別的經典問題 手寫數字識別做出來吧。這系列博客參考 deep learning tutorial ，記錄下用以下三種方法的實現過程: Logistic Regression using Theano for someth ...
2013-05-30 21:54 0 22114 推薦指數：
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邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸從線性回歸引申而來，對回歸的結果進行 logistic 函數運算，將范圍限制在[0,1]區間，並更改損失函數為二值交叉熵損失，使其可用於2分類問題(通過得到的概率值與閾值比較進行分類)。邏輯回歸要求輸入的標簽數據是01分布(伯努利分布)，而線性回歸則是對任意連續值的回歸。出世 ...
Logistic Regression 模型簡介
邏輯回歸（Logistic Regression）是機器學習中的一種分類模型，由於算法的簡單和高效，在實際中應用非常廣泛。本文作為美團機器學習InAction系列中的一篇， 主要關注邏輯回歸算法的數學模型和參數求解方法，最后也會簡單討論下邏輯回歸和貝葉斯分類的關系，以及在多分類問題上的推廣 ...