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 ...

假設函數： 更為一般的表達式： （1） 似然函數： （2） 對數似然函數： ...

最近學習Logistic回歸算法，在網上看了許多博文，筆者覺得這篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html寫得最好。但其中有個關鍵問題沒有講清楚：為什么選擇-log(h(x))作為成本函數(也叫損失函數)。 和線性回歸算法相比，邏輯回歸 ...

本文目錄： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 邏輯回歸二分類模型 3. 神經網絡做二分類問題 4. python實現神經網絡做二分類問題 ...

出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解分類問題中的邏輯回歸。邏輯回歸是一個二分類問題。 二分類問題 二分類問題是指預測的y值只有兩個取值（0或1），二分類問題可以擴展到多分類問題。例如：我們要做一個垃圾郵件過濾系統 ...

交叉熵損失函數（作用及公式推導） 一、總結 一句話總結： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差損失函數的不足？ 使用平方差損失函數訓練ANN ...

前言 在上一篇隨筆里，我們講了Logistic回歸cost函數的推導過程。接下來的算法求解使用如下的cost函數形式： 簡單回顧一下幾個變量的含義： 表1 cost函數解釋 x(i) 每個樣本數據點在某一個特征上的值，即特征向量x的某個值 ...

原文見 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多 變量分析方法。通常的問題是，研究某些因素條件下某個結果是否發生 ...