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 ...
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,邏輯回歸的預測函數是非線性的,不能使用均方差函數作為成本函數。因此如何選擇邏輯回歸算法的成本函數,就要多費一些事。 ...
2019-12-04 15:08 0 500 推薦指數:
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 ...
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 ...
Logistic邏輯回歸 Logistic邏輯回歸模型 線性回歸模型簡單,對於一些線性可分的場景還是簡單易用的。Logistic邏輯回歸也可以看成線性回歸的變種,雖然名字帶回歸二字但實際上他主要用來二分類,區別於線性回歸直接擬合目標值,Logistic邏輯回歸擬合的是正類和負類的對數幾率 ...
邏輯回歸(Logistic Regression) 什么是邏輯回歸: 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種基於概率的模式識別算法,雖然名字中帶"回歸",但實際上是一種分類方法,在實際應用中,邏輯回歸可以說是應用最廣泛的機器學習算法之一 回歸問題怎么解決分類問題 ...
轉自:https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回歸cost函數的推導過程。算法求解使用如下的cost函數形式: 梯度下降算法 對於一個函數,我們要找它的最小值,有多種算法 ...
牛客上總結很好,但是有一些小錯誤與重復,自己再總結一下好了,順便復習。 交叉熵公式 兩個概率分布和的交叉熵是指,當基於一個“非自然”(相對於“真實”分布而言)的概率分布進行編碼時,在事件集合中唯一標識一個事件所需要的平均比特數(bit)。 $ P $ 和 $ Q $ 的KL散度 ...
轉自:http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 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,比如醫學中 ...
本文簡單整理了以下內容: (一)線性回歸 (二)二分類:二項Logistic回歸 (三)多分類:Softmax回歸 (四)廣義線性模型 閑話:二項Logistic回歸是我去年入門機器學習時學的第一個模型(忘記了為什么看完《統計學習方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...