上一節當中，為了能夠訓練logistic回歸模型的參數w和b，需要定義一個成本函數 使用logistic回歸訓練的成本函數 為了讓模型通過學習來調整參數，要給出一個含有m和訓練樣本的訓練集 很自然的，希望通過訓練集找到 ...

法 logistic回歸的公式 現在只考慮單個樣本的情況，關於該樣本的損失函數定義如上面第 ...

問題：線性回歸中，當我們有m個樣本的時候，我們用的是損失函數是但是，到了邏輯回歸中，損失函數一下子變成那么，邏輯回歸的損失函數為什么是這個呢？ 本文目錄 1. 前置數學知識：最大似然估計 1.1 似然函數 1.2 最大似然估計 2. 邏輯回歸損失函數理解 ...

第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得到預測值的Y，然后最小化所有的樣本預測值Y與真實值y'的誤差來求得模型參數。我們看到這里的模型的值Y是樣本X各個維度的Xi的線性疊加，是線性的。 Y ...

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 ...

https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...

固定下Y的分布 2.3 數據層面 2.4 其他 3. 基於損失函 ...

感知機、logistic回歸 損失函數對比探討 感知機 　　假如數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個能夠將正負樣本完全分開的分隔超平面 \(wx+b=0\) 。其學習策略為，定義(經驗)損失函數並將損失函數最小化。通常，定義損失函數的策略是：誤分類點到分隔超平面的總距離。【李航 ...