本系列文章用於匯集知識點，查漏補缺，面試找工作之用。數學公式較多，解釋較少。 1.假設 2.sigmoid函數: 3.假設的含義： 4.性質： 5.找一個凸損失函數 6 ...

文章目錄 概述 logistics公式及推導 LR為什么用sigmoid函數， 為什么不用其他函數？ 這個函數有什么優點和缺點？ 邏輯斯蒂回歸怎么實現多分 ...

　等風的鳥原創出品，轉載須經同意並附帶說明及地址。 　　邏輯回歸應該是機器學習里入門級的算法了，但是越是簡單的東西越是難以掌控的東西，因為你會覺得簡單而忽視掉這個點，但恰恰這個點包含了機器學習的基本內容，學習的框架。 　　很多人學機器學習，人工智能可能就是為了更高的薪水，更好的就業前景 ...

1. Classification 這篇文章我們來討論分類問題（classification problems），也就是說你想預測的變量 y 是一個離散的值。我們會使用邏輯回歸算法來解決分類問題。 之前的文章中，我們討論的垃圾郵件分類實際上就是一個分類問題。類似的例子還有很多，例如一個在線 ...

一、邏輯回歸的概念 邏輯回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，經濟預測等領域。邏輯回歸從本質來說屬於二分類問題，是基於Sigmoid函數（又叫“S型函數”）的有監督二類分類模型。 二、Sigmoid函數 Sigmoid函數公式 ...

1、邏輯函數 假設數據集有n個獨立的特征，x1到xn為樣本的n個特征。常規的回歸算法的目標是擬合出一個多項式函數，使得預測值與真實值的誤差最小： 而我們希望這樣的f(x)能夠具有很好的邏輯判斷性質，最好是能夠直接表達具有特征x的樣本被分到某類的概率。比如f(x)>0.5的時候能夠表示 ...

注：最近開始學習《人工智能》選修課，老師提綱挈領的介紹了一番，聽完課只了解了個大概，剩下的細節只能自己繼續摸索。 從本質上講：機器學習就是一個模型對外界的刺激（訓練樣本）做出反應，趨利避害（評價標准）。 1. 什么是邏輯回歸？ 許多人對線性回歸都比較熟悉，但知道邏輯回歸的人可能就要 ...

1 無約束形式的soft-SVM 我們知道，soft-SVM的一般形式是： 這里我們把松弛變量ξn寫成下面的形式（這里其實就是松弛變量的定義，如果這個點不違反硬條件，則它的松弛變量為0，否則的 ...