【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸
【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...
原文：機器學習：邏輯回歸（損失函數及其梯度推導、代碼實現）
一 線性模型預測一個樣本的損失量 損失量：模型對樣本的預測結果和該樣本對應的實際結果的差距 為什么會想到用 y log x 函數 該函數稱為 懲罰函數：預測結果與實際值的偏差越大，懲罰越大 y p . 時，cost log p ，p 越小，樣本發生概率越小 最小為 ，則損失函數越大，分類預測值和實際值的偏差越大 相反，p 越大，樣本發生概率越大 最大為 . ，則損失函數越小，則預測值和實際值的偏差 ...
2018-07-15 18:31 1 2186 推薦指數：
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