原文:核函數邏輯回歸

表示定理的證明 如果你求解的是L regularized的問題,那么一定有一個最好的w可以表示成z的線性組合: 如何來證明這件事情呢 我們將w分成兩個部分,分別為w的平行部分 由zn展開的那個空間的向量來構成 和w的垂直部分 與zn展開表示的向量垂直的向量 。我們希望最后完全沒有w的垂直部分。將最優的那個w與zn相乘其實和w的平行部分和zn相乘得到的結果是一樣的,因為w的垂直部分與zn相乘為 , ...

2017-04-16 10:42 0 1648 推薦指數:

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邏輯回歸損失函數推導

的病人,你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...

Wed Mar 13 07:28:00 CST 2019 2 4644
邏輯回歸——代價函數

訓練集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...

Fri Oct 26 02:22:00 CST 2018 0 953
邏輯回歸為什么用sigmoid函數

Logistic回歸目的是從特征學習出一個0/1分類模型,而這個模型是將特性的線性組合作為自變量,由於自變量的取值范圍是負無窮到正無窮。 因此,使用logistic函數(或稱作sigmoid函數)將自變量映射到(0,1)上,映射后的值被認為是屬於y=1的概率。 ...

Fri Nov 09 00:04:00 CST 2018 0 1255
【筆記】淺談邏輯回歸以及邏輯回歸的損失函數

邏輯回歸算法 邏輯回歸算法的概念不咋敘述 邏輯回歸算法看上去是解決回歸問題的算法,但是其實是解決的分類問題,那么回歸算法是如何解決分類問題呢?邏輯回歸的原理是將樣本的特征和樣本發生的概率聯系起來,即預測這個樣本的發生概率是多少,而這個概率是一個數,因此可稱這個為回歸問題 對於機器算法來說 ...

Sun Jan 24 23:20:00 CST 2021 0 427
邏輯回歸代價函數的詳細推導

邏輯回歸的本質是最大似然估計 邏輯回歸的輸出是 分別表示取1和取0的后驗概率。將上面兩式聯系起來得到 取似然函數 再取對數 最大似然估計就是求使似然函數最大的參數θ。此時可以使用梯度上升法優化代價函數 取負號和求平均后得到J函數 此時就是求使J函數最小的參數 ...

Sun Mar 25 17:49:00 CST 2018 0 3313
邏輯回歸損失函數(cost function)

邏輯回歸模型預估的是樣本屬於某個分類的概率,其損失函數(Cost Function)可以像線型回歸那樣,以均方差來表示;也可以用對數、概率等方法。損失函數本質上是衡量”模型預估值“到“實際值”的距離,選取好的“距離”單位,可以讓模型更加准確。 1. 均方差距離 \[{J_{sqrt ...

Mon May 18 23:25:00 CST 2015 1 15536
邏輯回歸和sigmoid函數分類

邏輯回歸和sigmoid函數分類:容易欠擬合,分類精度不高,計算代價小,易於理解和實現 sigmoid函數與階躍函數的區別在於:階躍函數從0到1的跳躍在sigmoid函數中是一個逐漸的變化,而不是突變。 logistic 回歸分類器:在每個特征上乘以一個回歸系數,然后將所有的結果值相加 ...

Tue Jul 31 22:01:00 CST 2018 0 1138
邏輯回歸中的損失函數的解釋

https://blog.csdn.net/weixin_41537599/article/details/80585201 1.Logistic Regression(邏輯回歸邏輯回歸是機器學習中的一個非常常見的模型, 邏輯回歸模型其實僅在線性回歸的基礎上,套用了一個邏輯函數邏輯回歸 ...

Mon Dec 24 19:40:00 CST 2018 0 1454
 
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