二、邏輯回歸演算法原理
4. 邏輯回歸問題中的梯度下降演算法
三、多元回歸分類
四、正則化
模型假設是 hθ(
x)=g
(θtx
)h_θ(x)=g(θ^tx)
hθ(x)
=g(θ
tx)其中:x代表特徵向量、θ代表引數、g代表啟用函式，乙個常用的啟用函式為s型函式(sigmoid function)，公式為:
g (z
)=11
+e−z
g(z)=\frac }
g(z)=1
+e−z
1線性回歸裡我們估計引數的方法是最小二乘法，若我們用同樣的方法來構造邏輯回歸的損失函式，我們得到的損失函式可能是乙個非凸的函式，如下圖：
因為是乙個非凸的函式，那我們很可能得不到損失函式的全域性最小值，只能得到區域性極小值。同樣若使用梯度下降演算法可能找不到全域性最優解，這時我們可以通過使用極大似然法來改變損失函式的形狀來解決這個問題。
本片文章到此結束，若有不足之處，望批評指正，謝謝。
邏輯回歸演算法
邏輯回歸十用於分類的演算法，損失函式等引數 公式表達見 吳恩達機器學習總結 from sklearn.linear model import logisticregression x train np.array 0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.2...
邏輯回歸演算法梳理
邏輯回歸演算法梳理 1 邏輯回歸與線性回歸的聯絡與區別 區別 邏輯回歸 值返回的離散值，線性回歸返回的連續值 聯絡 2 邏輯回歸的原理 邏輯回歸就是這樣的乙個過程 面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞 3 邏輯回歸損失...
邏輯回歸演算法梳理
其原理是將樣本的特徵和樣本發生的概率聯絡起來。優化方法 模型評估指標 在資料極度偏斜的情況下，分類準確度存在問題，比如 癌症，因此只用分類準確度是遠遠不夠的。引入以下指標，優點 缺點 樣本的過取樣和欠取樣 直接基於原始訓練集進行學習，但在用訓練好的分類器進行 時，將y 1 y嵌入到決策過程中，稱為 ...