《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 6、邏輯回歸實現二分類 （1）對於每個樣本x利用線性回歸模型得到輸出z： （2）將線性回歸模型的輸出z利用sigmoid函數得到概率： （3）構造損失函數： （4）損失函數關於向量W=( w0 ...
原文：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 . 理解邏輯回歸 我們把連續的預測值進行人工定義，邊界的一邊定義為 ，另一邊定義為 。這樣我們就把回歸問題轉 ...
2021-02-01 16:34 0 933 推薦指數：
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