邏輯回歸(Logistic Regression) 原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 邏輯回歸的定義 簡單來說, 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種用於解決二分類(0 or 1)問題的機器學習方法,用於估計 ...
整理自AndrewNG的課件,轉載請注明。整理者:華科小濤 http: www.cnblogs.com hust ghtao 雖然叫做 回歸 ,但是這個算法是用來解決分類問題的。回歸與分類的區別在於:回歸所預測的目標量的取值是連續的 例如房屋的價格 而分類所預測的目標變量的取值是離散的 例如判斷郵件是否為垃圾郵件 。當然,為了便於理解,我們從二值分類 binary classification ...
2014-04-23 21:17 5 7620 推薦指數:
邏輯回歸(Logistic Regression) 原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 邏輯回歸的定義 簡單來說, 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種用於解決二分類(0 or 1)問題的機器學習方法,用於估計 ...
轉載請注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解分類問題中的邏輯回歸。邏輯回歸是一個二分類問題。 二分類問題 二分類問題是指預測的y值只有兩個取值(0或1),二分類問題可以擴展到多分類問題 ...
1. 前言 今天我們介紹機器學習里面大名鼎鼎的邏輯回歸。不要看他的名字里面有“回歸”,但是它其實是個分類算法。它取名邏輯回歸主要是因為是從線性回歸轉變而來的。 2.邏輯回歸原理 2.1 邏輯回歸的由來 不知道讀者還記不記得在線性回歸中有一節廣義線性回歸介紹了在\(Y=Xθ\)的基礎上 ...
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 ...
出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解分類問題中的邏輯回歸。邏輯回歸是一個二分類問題。 二分類問題 二分類問題是指預測的y值只有兩個取值(0或1),二分類問題可以擴展到多分類問題。例如:我們要做一個垃圾郵件過濾系統 ...
邏輯回歸算法是分類算法,它適合於標簽 y 取值離散的情況 假說表示 在分類的問題中,我們需要什么樣的函數來表示我們的假設,例如我們在做分類的時候,希望我們的分類器的輸出值在0~1之間,因此,我們希望滿足某個性質的假設函數,這個性質是該函數的預測值在 0~1之間 ...
在說邏輯回歸前,還是得提一提他的兄弟,線性回歸。在某些地方,邏輯回歸算法和線性回歸算法是類似的。但它和線性回歸最大的不同在於,邏輯回歸是作用是分類的。 還記得之前說的嗎,線性回歸其實就是求出一條擬合空間中所有點的線。邏輯回歸的本質其實也和線性回歸一樣,但它加了一個步驟,邏輯回歸使用sigmoid ...
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文為Maching Learning 欄目補充內容,為上幾章中所提到 單參數線性回歸、 多參數線性回歸和 邏輯回歸的總結版。旨在幫助大家更好地理解回歸 ...