邏輯斯特回歸

首先假設得到正樣本的概率為服從形如邏輯斯特分布函式，根據已知的訓練結果及資料，構造聯合概率密度函式，而根據極大似然估計，已經發生的事情為概率最大的事情，所以求對數似然函式的最大，即對數似然函式的負數最小，用梯度下降和擬牛頓法求解，從而得到概率函式的係數，規定概率大於0.5即為正樣本，反之為負樣本。

事件的機率為線性函式

1.為什麼假設訓練資料的概率為邏輯斯特回歸函式？

2.訓練資料樣本是否均衡，樣本權重都會對分類邊界有影響

3.建模流程

4.正則化

5.和maxen模型的區別

6.工程上並行怎麼做

7.開源的實現

8.發展史

9.梯度下降，隨機梯度下降

邏輯斯特回歸和SVM 對比

對於 logisticregression 和 linearsvc，決定正則化強度的權衡引數叫作 c。c 值越 大，對應的正則化越弱。換句話說，如果引數 c 值較大，那麼 logisticregression 和 linearsvc 將盡可能將訓練集擬合到最好，而如果 c 值較小，那麼模型更強調使係...

邏輯斯蒂回歸

邏輯斯蒂回歸首先研究的是分類問題，所以我們這裡引入的激勵函式是sigmoid函式，所以邏輯斯蒂回歸也叫sigmoid回歸。當然也叫對數機率回歸。邏輯斯蒂回歸是直接對資料的分類的可能性進行建模，而不是假設資料的分布，這就避免了假設資料分布時不均勻所帶來的問題，所以邏輯斯蒂回歸不但可以 類別，還可以得出...

邏輯斯諦回歸

先介紹乙個分布 邏輯斯諦分布。設 x 是連續隨機變數，且 x 具有以下分布函式和概率密度 f x p x leq x frac f x f x frac 其中，mu 是隨機變數的數學期望，lambda 0 是形狀引數。由圖可以看出，邏輯斯諦分布和高斯分布的密度函式長得差不多。特別注意邏輯斯諦分布的概...