感知機、logistic回歸 損失函數對比探討
感知機、logistic回歸 損失函數對比探討 感知機 假如數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個能夠將正負樣本完全分開的分隔超平面 \(wx+b=0\) 。其學習策略為，定義(經驗)損失函數並將損失函數最小化。通常，定義損失函數的策略是：誤分類點到分隔超平面的總距離。【李航 ...
原文：邏輯回歸感知機異同，損失函數思考
邏輯斯蒂回歸和感知機的異同： 兩類都是線性分類器 損失函數兩者不同：邏輯斯蒂回歸使用極大似然 對數損失函數 ，感知機使用的是均方損失函數 即錯誤點到分離平面的距離，最小化這個值 邏輯斯蒂比感知機的優點在於對於激活函數的改進。 前者為sigmoid function，后者為階躍函數。這就導致LR是連續可導，而階躍函數則沒有這個性質。 LR使得最終結果有了概率解釋的能力 將結果限制在 之間 ，sigm ...
2018-05-30 11:07 0 3890 推薦指數：
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