機器學習(三)：理解邏輯回歸及二分類、多分類代碼實踐
本文是機器學習系列的第三篇，算上前置機器學習系列是第八篇。本文的概念相對簡單，主要側重於代碼實踐。 上一篇文章說到，我們可以用線性回歸做預測，但顯然現實生活中不止有預測的問題還有分類的問題。我們可以從預測值的類型上簡單區分：連續變量的預測為回歸，離散變量的預測為分類。 一、邏輯回歸：二分類 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（5）--邏輯回歸實現二分類、LogisticRegression、多分類學習、糾錯輸出碼(ECOC)
四 邏輯回歸 邏輯回歸實現二分類 對於每個樣本x利用線性回歸模型得到輸出z： 將線性回歸模型的輸出z利用sigmoid函數得到概率： 構造損失函數： 損失函數關於向量W w , ... ,wd 的函數，求損失函數的梯度： 由於： 所以： 由於： 所以： 由於： ， 所以： 寫成矩陣的形式： 其中X為m d 的樣本矩陣，Y為m維的樣本類別矩陣，P為m維的概率矩陣。 利用梯度下降修改參數 ： 代碼實現 ...
2020-02-01 12:18 0 947 推薦指數：
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