1.邏輯回歸的經典應用 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型,是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多變量分析方法。通常的問題是,研究某些因素條件下某個結果是否發生,比如醫學中根據病人的一些症狀來判斷它是否患有某種病。 典型案例: 判斷貸款人是否會出 ...
邏輯回歸 邏輯回歸是一個用於二分類 binary classification 的算法,以在二分類問題中,我們的目標就是習得一個分類器,它以圖片的特征向量作為輸入,然后預測輸出結果 y 為 還是 。 邏輯回歸的公式定義如下: 損失函數: 代價函數: . 邏輯回歸模型 對於二元分類問題來講,給定一個輸入特征向量X,它可能對應一張圖片,你想識別這 張圖片識別看它是否是一只貓或者不是一只貓的圖片,你想 ...
2021-07-23 17:13 0 225 推薦指數:
1.邏輯回歸的經典應用 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型,是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多變量分析方法。通常的問題是,研究某些因素條件下某個結果是否發生,比如醫學中根據病人的一些症狀來判斷它是否患有某種病。 典型案例: 判斷貸款人是否會出 ...
的價格。這個問題就是典型的回歸問題,這邊文章主要講回歸中的線性回歸問題。 線性回歸(Linea ...
梯度下降(Gradient descent) 在有監督學習中,我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數,來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降計算流程 假設 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解機器學習算法的優化問題時,梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解,有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數,梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...
在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...
曾為培訓講師,由於涉及公司版權問題,現文章內容全部重寫,地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
簡述 梯度下降法又被稱為最速下降法(Steepest descend method),其理論基礎是梯度的概念。梯度與方向導數的關系為:梯度的方向與取得最大方向導數值的方向一致,而梯度的模就是函數在該點的方向導數的最大值。 現在假設我們要求函數的最值,采用梯度下降法,如圖所示: 梯度下降的相關 ...
在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...