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； 1）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 = 1（p ≥ 0.5）時 ...
原文：邏輯回歸損失函數推導
引言 假設今天希望將機器學習應用到醫院中去，比如對於某一個患了心臟病的病人，求他 個月之后病危的概率。那么我們該選擇哪一個模型，或者可以嘗試已經學過的線性回歸 但是很遺憾的是，如果我們要利用線性回歸，我們收集到的資料中應當包含病人 個月后病危的概率。這在實際中是很難得到的，因為對於一個患病的病人，你只能知道他 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 上面提到 ...
2019-03-12 23:28 2 4644 推薦指數：
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