logistic回歸和廣義線性模型
logistic回歸： logistic回歸一般是用來解決二元分類問題，它是從貝努力分布轉換而來的 hθ(x) = g(z)=1/1+e-z ;z=θTx 最大似然估計L(θ) = p(Y|X;θ) =∏p(y(i)|x(i ...
原文：機器學習 —— 基礎整理（五）線性回歸；二項Logistic回歸；Softmax回歸及其梯度推導；廣義線性模型
本文簡單整理了以下內容： 一 線性回歸 二 二分類：二項Logistic回歸 三 多分類：Softmax回歸 四 廣義線性模型 閑話：二項Logistic回歸是我去年入門機器學習時學的第一個模型 忘記了為什么看完 統計學習方法 第一章之后直接就跳去了第六章，好像是對 邏輯斯蒂 這個名字很感興趣 。。。 ，對照 機器學習實戰 寫了幾行代碼敲了一個toy版本，當時覺得還是挺有意思的。我覺得這個模型很 ...
2017-04-21 21:21 0 7205 推薦指數：
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