前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...

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 ...

前言：softmax中的求導包含矩陣與向量的求導關系，記錄的目的是為了回顧。 　　下圖為利用softmax對樣本進行k分類的問題，其損失函數的表達式為結構風險，第二項是模型結構的正則化項。 　　首先，每個queue：x(i)的特征維度是 n , 參數 θ 是一個 n×k 的矩陣，輸出 ...

參考：【351】實數對向量求導公式 參考：【352】矩陣轉置性質 參考：機器學習實戰教程（十一）：線性回歸基礎篇之預測鮑魚年齡 其他方法可參考 回歸算法之線性回歸。 參考：通過一個例子快速上手矩陣求導 線性回歸的損失函數如下：$$E_b = {(X b - y)^T (X b - y ...

https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...

2.2 logistic回歸損失函數（非常重要，深入理解） 上一節當中，為了能夠訓練logistic回歸模型的參數w和b，需要定義一個成本函數 使用logistic回歸訓練的成本函數 為了讓模型通過學習 ...

問題：線性回歸中，當我們有m個樣本的時候，我們用的是損失函數是但是，到了邏輯回歸中，損失函數一下子變成那么，邏輯回歸的損失函數為什么是這個呢？ 本文目錄 1. 前置數學知識：最大似然估計 1.1 似然函數 1.2 最大似然估計 2. 邏輯回歸損失函數 ...

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 ...