在說logistic回歸演算法的開始我們先來介紹一下二分分類，所謂的二分分類就是在影象識別中，輸入一張，比如做貓的識別，
要麼這張輸入圖是貓，輸出y=1，要麼輸入的不輸入貓則輸出的y=0，這就表示乙個二分分類
我們在做的識別或者二分分類的時候 需要將輸入的進行轉換，轉換成乙個特徵向量，作為輸入x，
我們需要根據輸入的x經過計算 得出y值 來確定x是不是輸入某乙個類別
logistics回歸是乙個線性回歸，我們需要定義個權重w 和偏移量b，y = w*x +b,由於我們需要得到乙個y值是介於（0，1）之間的
我們需要多y進行轉換 這裡我們選用的是sigmod y^ = 1/1+e^-y 這就使得輸出值y^是介於（0，1）
接下來我們需要定義loss函式 loss函式表示的是每一次的計算的偏差 一般有兩種 一是技術y和y^的平方差的二分之一，但我們比較多的使用第二種-(ylogy^ + (1-y)log(1-y^))
最後我們需要多所有的計算進行評估 就是cost函式 cost函式表示成 所有loss函式值的均值
機器學習 logistic回歸
統計機器學習有兩種常見的機器學習演算法 logistic回歸和svm，這兩種演算法都涉及到優化問題，是非常重要的兩種機器學習演算法,尤其是logistic回歸可能是工程上用的最廣泛的機器學習演算法了。在logistic回歸中訓練分類器就是尋找最佳擬合引數，使用的是最簡單常見優化演算法 梯度下降法。l...
機器學習之logistic回歸
機器學習 回歸 在 機器學習之線性回歸模型 一章中，我們學習了如何使用線性模型進行回歸學習。如果要將線性模型用來分類，就要用到該章結尾介紹的廣義線性模型了。logistic回歸模型採用logistic函式來將線性回歸產生的 值z wtx b 轉化為乙個接近0或1的 y 值 y 11 e z 1 由此...
機器學習實戰 Logistic回歸
11 e z 1 1 e zz w 0x0 w1x1 w2x 2 wn xxz w 0x0 w1x1 w2x 2 wn xx z wt x z w tx 在每個特徵上都乘以乙個回歸係數，然後把所有結果值相加，將這個總和代入sigmoid函式中，進而得到乙個範圍在0 1直接的數值。1類 大於0.5 0...