原文:2-9 logistic 損失函數的解釋

logistic 損失函數的解釋 Explanation of logistic regression cost function 在邏輯回歸中,需要預測的結果 hat y 可以表示為 hat y sigma w T x b ,我們約定 hat y p y x ,也就是說,算法輸出的 hat y 是給定訓練樣本x條件下y等於 的概率。 y 時,在給定訓練樣本x條件下 y hat y y 時,在給定 ...

2018-08-16 20:19 0 1412 推薦指數:

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交叉熵損失函數的求導(Logistic回歸)

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 ...

Thu Aug 05 19:01:00 CST 2021 2 170
logistic回歸損失函數(非常重要,深入理解)

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 ...

Tue Feb 04 06:20:00 CST 2020 0 808
Logistic Regression(邏輯回歸)中的損失函數理解

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 ...

Wed Aug 18 01:13:00 CST 2021 0 291
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 ...

Fri Mar 10 17:47:00 CST 2017 0 4032
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來調整參數,要給出一個含有m和訓練樣本的訓練集 很自然的,希望通過訓練集找到 ...

Sat Sep 09 06:12:00 CST 2017 0 11888
 
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