逻辑回归是一种常用的统计学习方法,通常用于处理分类问题。尽管名字中包含"回归"一词,但逻辑回归实际上用于解决分类问题,而不是回归问题。逻辑回归的基本思想是通过一个称为"逻辑函数"或"sigmoid函数"的特定函数来建立分类模型。 2.sigomid函数 a.公式 z的取值为负无穷到正无穷,相对应的函数的取值为[0,1]通过这个...
在机器学习中我们有损失函数的概念,其衡量的是模型预测错误的程度。如果取整个数据集上的平均对数似然损失,我们可以得到: J(w)=-\frac{1}{N}lnL(w) \\ 即在逻辑回归模型中,我们最大化似然函数和最小化损失函数实际上是等价的。 1.4 求解 求解逻辑回归的方法有非常多,我们这里主要聊下梯度下降和牛顿法。
2. 伯努利分布(0-1分布) 3. 广义线性回归 4. 逻辑回归 损失函数的推导 5. 损失函数求导 6. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 (-无穷, +无穷)区间上的y 映射到 (0, 1) 之间的 S型曲线 绘图 importnumpyimportmathimportmatplotlib.pyplot as plt ...
1.逻辑回归简介 逻辑回归是一种有监督学习算法,研究分类因变量与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法 logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的。因变量是二分变量的就是二元logistic回归。 2.逻辑回归的数据要求 ① 自变量与因变量之间存在线性关系 ② 自变量之间不存在多重共线性 ③ 自变量为分类...
逻辑函数是一个连续且任意阶可导的函数 三、如何求解逻辑回归中的参数? 1、极大似然函数 举个例子;如果我们已经积累了大量的违约客户和正常客户的样本数据,利用极大似然函数由果溯因,估计出使得目前结果的可能性最大参数(系数)θ,有了参数我们就可以求任何一个客户违约的概率了。
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决分类问题的统计学习方法,尽管其名称中包含"回归"一词,但它实际上用于处理分类问题而不是回归问题。逻辑回归的主要目标是预测某个事件发生的概率。 逻辑回归的基本思想是使用一个或多个自变量的线性组合来估计某个事件发生的概率。为了确保输出是概率值,逻辑回归使用了一个称...
3.逻辑回归的本质 4.损失函数 5.权值求解 三、正则项 1.概述 2.L1正则项 3.L2正则项 四、代码实现 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习...
机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过,逻辑回归:用于解决分类问题的一种模型。根据数据特征或属性,计算其归属于某一类别的概率P(X),根据概率数值判断其所属
逻辑回归又称logistic回归,逻辑斯谛回归,是一种广义的线性回归分析模型。 1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数,用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线,如下图中的蓝色曲线: 它以0点为中心对称,公式如下: ...
总体而言,逻辑回归是机器学习领域中不可或缺的工具,其背后的数学原理和实际应用都值得深入研究。通过本文,我们将深入探讨逻辑回归的各个方面,以期提供一个全面、深入且易于理解的视角。 二、逻辑回归基础 逻辑回归是一种针对分类问题的监督学习模型。它起源于统计学,尤其是当我们希望预测一个二元输出时,逻辑回归成为一...