的病人，你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...

邏輯回歸模型預估的是樣本屬於某個分類的概率，其損失函數(Cost Function)可以像線型回歸那樣，以均方差來表示；也可以用對數、概率等方法。損失函數本質上是衡量”模型預估值“到“實際值”的距離，選取好的“距離”單位，可以讓模型更加准確。 1. 均方差距離 \[{J_{sqrt ...

https://blog.csdn.net/weixin_41537599/article/details/80585201 1.Logistic Regression（邏輯回歸）邏輯回歸是機器學習中的一個非常常見的模型， 邏輯回歸模型其實僅在線性回歸的基礎上，套用了一個邏輯函數。邏輯回歸 ...

邏輯回歸算法 邏輯回歸算法的概念不咋敘述 邏輯回歸算法看上去是解決回歸問題的算法，但是其實是解決的分類問題，那么回歸算法是如何解決分類問題呢？邏輯回歸的原理是將樣本的特征和樣本發生的概率聯系起來，即預測這個樣本的發生概率是多少，而這個概率是一個數，因此可稱這個為回歸問題 對於機器算法來說 ...

sum_weights 可以通過參數設置。 如果不設置，那么值就是樣本的個數。 指定每個樣本的權重。 我突然想到基金預測，可以設置樣本的權重。 真實漲幅越高，權重越小。 反之，權重越高。 因為如果預測偏低，那么loss 損失越大 ...

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 ...

邏輯斯蒂回歸和感知機的異同： 兩類都是線性分類器； 損失函數兩者不同：邏輯斯蒂回歸使用極大似然（對數損失函數），感知機使用的是均方損失函數（即錯誤點到分離平面的距離，最小化這個值） 邏輯斯蒂比感知機的優點在於對於激活函數的改進。 前者為sigmoid function，后者 ...

引言 上一篇筆記中已經記錄了，如何對一個無解的線性方程組\(Ax=b\)求近似解。在這里，我們先來回顧兩個知識點： 如何判斷一個線性方程組無解：如果拿上面那個方程組\(Ax=b\)舉例，那就 ...