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 ...
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2019-08-31 14:47 0 346 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
sum_weights 可以通過參數設置。 如果不設置,那么值就是樣本的個數。 指定每個樣本的權重。 我突然想到基金預測,可以設置樣本的權重。 真實漲幅越高,權重越小。 反之,權重越高。 因為如果預測偏低,那么loss 損失越大 ...