《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：機器學習實戰---邏輯回歸梯度上升（更好的理解sigmoid函數的含義並改進）
回顧： 梯度下降 梯度下降和梯度上升區別 一：加載數據和實現sigmoid函數 同梯度下降 二：實現批量梯度上升 重點 一 代碼實現 二 結果預測 三：繪制圖像決策邊界 四：隨機梯度下降法 一 簡陋版隨機梯度下降法 二 改進版隨機梯度下降法 五：從疝氣病症預測病馬的死亡率 一 數據導入 二 改進sigmoid函數 三 實現預測誤差率 ...
2020-07-07 21:09 0 698 推薦指數：
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