機器學習---邏輯回歸（一）（Machine Learning Logistic Regression I）
邏輯回歸（Logistic Regression）是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸，但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T，閾值為b，目標y是兩個分類 ...
原文：[Machine Learning] 邏輯回歸 (Logistic Regression) -分類問題-邏輯回歸-正則化
在之前的問題討論中，研究的都是連續值，即y的輸出是一個連續的值。但是在分類問題中，要預測的值是離散的值，就是預測的結果是否屬於某一個類。例如：判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件 判斷一次金融交易是否是欺詐 之前我們也談到了腫瘤分類問題的例子，區別一個腫瘤是惡性的還是良性的。 我們先說二分類問題，我們將一些自變量分為負向類和正向類，那么因變量為 ， 表示負向類， 表示正向類。 如果用線性回歸來討論分類 ...
2019-11-27 19:52 0 270 推薦指數：
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