機器學習總結-LR（對數幾率回歸）
LR（對數幾率回歸） 函數為\(y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}\)。 由於輸出的是概率值\(p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b ...
原文：機器學習5- 對數幾率回歸+Python實現
目錄 . 對數幾率回歸 . 求解 和 b . 對數幾率回歸進行垃圾郵件分類 . 垃圾郵件分類 . 模型評估 混淆舉證 精度 交叉驗證精度 准確率召回率 F 度量 ROC AUC . 對數幾率回歸 考慮二分類任務，其輸出標記 y in , ，記線性回歸模型產生的預測值 z boldsymbol w T boldsymbol x b 是實值，於是我們需要一個將實值 z 轉換為 的 g cdot 。 ...
2020-04-26 10:46 0 2643 推薦指數：
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