（注：本文內容和**於林軒田老師的《機器學習基石》課程）
通常的二分類問題，希望輸出類別；soft的二分類問題，希望輸出概率值：
對於soft問題的理想資料和實際資料：
邏輯回歸的思想：先求出特徵的線性加權分數，再把它用邏輯斯蒂函式轉化為0～1之間的值：
邏輯斯蒂函式介紹：
最大似然：將訓練集產生的概率最大化：
運用邏輯斯蒂函式的性質：
可以得到：
因此問題就變為，選擇合適的邏輯回歸模型h，使得似然函式最大化：
把邏輯回歸模型代進去，具體來說，就是：
兩邊取對數：
最後得到最終形式：
現在的問題是：
用迭代來求最優化問題，如下（其中v是乙個單位向量）：
梯度下降的思想是：每次更新完以後，函式值盡可能下降到最低。因此相當於：
將式子泰勒展開：
則最小化問題變為：
前面一項是已知的，為了將最後一項向量內積最小化，v應該等於：
（即與梯度相反，再單位化）
η的選擇：
因此η應該隨梯度動態變化，假設η正比於梯度的大小：
因此，我們就能得到最後的形式。
機器學習 邏輯回歸
邏輯回歸 線性回歸的式子，作為邏輯回歸的輸入 適用場景 二分類 線性回歸的輸入 sigmoid函式 分類 0,1 概率值 計算公式 當目標值為1時 損失函式的變化 當目標值為0時 損失函式的變化 下面用乙個例項來說明邏輯回歸的用法 癌症概率 部分資料的截圖如下 資料描述 699條樣本，供11列資料，...
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機器學習 邏輯回歸
lr指的是logistic regression，邏輯回歸。而不是linear regression，線性回歸，不要問為什麼，記住它就好了，haha。它是一種監督學習分類演算法，不是回歸演算法！這裡千萬要注意啦。lr常用於二分類問題，0或者1 假如我們有一堆二維資料，也就是這堆資料有2個特徵x1和x...