《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（3）--邏輯回歸思想、概率計算、sigmoid 函數、邏輯回歸的損失函數計算
四、邏輯回歸 邏輯回歸是屬於機器學習里面的監督學習，它是以回歸的思想來解決分類問題的一種非常經典的二分類分類器。由於其訓練后的參數有較強的可解釋性，在諸多領域中，邏輯回歸通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘業務相關信息或提升模型性能。 1、邏輯回歸思想 當一看到“回歸 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（1）--凸函數、損失函數、線性模型的基本形式、線性回歸、w* 的代碼實現
一 預備知識 凸函數 凸函數：對於一元函數f x ，如果對於任意t , 均滿足f tx t x tf x t f x 。 凸函數特征： 凸函數的割線在函數曲線的上方。 凸函數具有唯一的極小值，該極小值就是最小值。也就意味着我們求得的模型是全局最優的，不會陷入局部最優值。 圖 . . 圖 . . 判斷是否為凸函數方法： 對於一元函數f x ，我們可以通過其二階導數f x 的符號來判斷。如果函數的二階 ...
2020-01-30 17:27 0 1125 推薦指數：
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