原文:邏輯回歸中的損失函數的解釋

https: blog.csdn.net weixin article details .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。邏輯回歸可以看做是兩步,第一步和線性回歸模型的形式相同,即一個關於輸入x的線性函數:第二步通過一個邏輯函數,即sigmoid函數,將線性函數轉換為非線性函數。 ...

2018-12-24 11:40 0 1454 推薦指數:

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邏輯回歸損失函數推導

的病人,你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...

Wed Mar 13 07:28:00 CST 2019 2 4644
邏輯回歸損失函數(cost function)

邏輯回歸模型預估的是樣本屬於某個分類的概率,其損失函數(Cost Function)可以像線型回歸那樣,以均方差來表示;也可以用對數、概率等方法。損失函數本質上是衡量”模型預估值“到“實際值”的距離,選取好的“距離”單位,可以讓模型更加准確。 1. 均方差距離 \[{J_{sqrt ...

Mon May 18 23:25:00 CST 2015 1 15536
logistic回歸具體解釋(二):損失函數(cost function)具體解釋

有監督學習 機器學習分為有監督學習,無監督學習,半監督學習。強化學習。對於邏輯回歸來說,就是一種典型的有監督學習。 既然是有監督學習,訓練集自然能夠用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym ...

Tue Aug 15 03:07:00 CST 2017 0 1245
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
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 ...

Wed May 30 19:07:00 CST 2018 0 3890
 
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