2 . 逻辑回归 与 线性回归 : ① 回归 :用于预测连续的值 , 叫做回归 ; 预测离散的值叫做分类 ; ② 线性回归 :确定若干变量之间的相互依赖关系 ; 回归分析中 , 自变量x xx, 因变量y yy,y = w x + b y=wx +by=wx+b, 自变量和因变量之间的关系是一条直线 , 叫做一元线性回归分析 ;如果有多个自变...
因此在神经元模型里使用sigmoid函数,就相当于给神经元的输出赋予了概率意义,这使得模型的理论基础更加扎实,也使得模型能被用于解决二元分类问题,比如当sigmoid神经元的输出大于0.5时,则预测类别为1,否则预测类别为0。值得注意的是,在这种情况下,sigmoid神经元其实就是二元逻辑回归模型,如图2所示。 图2 四、广告时间 ...
神经网络(一):神经元模型与逻辑回归 一、仿生学 在经典的机器学习领域,有很多不同类型的模型,它们大致可以分为两类:一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型,比如线性回归和逻辑回归;另一类是侧重于从结构上“模仿”数据的机器学习模型,比如监督式学习SVM和非监督式学习KMeans。 这些模型虽然在结构和形态上千差万...
f(9,180) = 364; f(5,200) = 1 ; 这里如果我们按上面的方面求解回归方程,也能求出结果,但是不准确,为何? 因为精度已经不准确了. 对比两组图,进行说明。 如果我们还是用上面的方法其实求出来的解精准度很差,大家自己看图也会明白,那么我们这里引入了logis回归方程。 它的主要思想是 “使样本出现的可能性最...
基于前面的介绍可以知道,神经网络也就是神经元按层次连接而成的网络,逻辑回归是单层的神经网络,当我们给仅有输入层及输出层的单层神经网络中间接入至少一层的隐藏层,也就是深度神经网络了。 深度神经网络包含了三种网络层:输入层、隐藏层及输出层。 输入层:为数据特征输入层,输入数据特征个数就对应着网络的神经元数...
序列文章 上文《一文速览机器学习的类别(Python代码)》 提到逻辑回归并做了简单介绍。本文将从神经元到逻辑回归模型结构,并将其扩展到深度深度网络模型。 一、谈谈智慧 对于人类智慧奥秘的探索,不同时代、学科背景的人对于智慧的理解及其实现方法有着不同的思想主张。有的主张用显式逻辑体系搭建人工智能系统,即符号主...
使用极大似然估计进行逻辑回归 Regression Analysis (回归分析) 在介绍逻辑回归之前先简要的介绍一下什么是回归分析。 回归分析(英语:Regression Analysis)是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说,回...
知乎的编辑器有点弱,大家还是看下面的链接吧: 神经网络(一):神经元模型与逻辑回归 - 小胖的数据学堂 - CSDN博客blog.csdn.net/weixin_39844018/article/details/82886354发布于 2018-10-01 14:27 内容所属专栏 解构大语言模型 实用、有内涵的大语言模型相关文章 订阅专栏 ...
表示的就是神经网络里面的∑这一部分。逻辑回归还有一个S曲线,是Sigmoid函数,是一个非线性的变化, ,对应神经元里f激活函数这一部分,只不过在逻辑回归里,激活函数不是ReLU,是Sigmoid函数。 在深度学习里面,Sigmoid函数就是另外一种激活函数。激活函数有很多种,但是常用的是ReLU和Sigmoid函数。
相比于线性回归(下图中蓝线所示为线性回归结果),逻辑回归(下图紫线)的名字具有少许迷惑性。有了逻辑回归,可以将线性回归的输出限制在(0,1)(0,1)内。逻辑回归之“逻辑”并不强调逻辑回归的逻辑特性,而是描述其输出在(0,1)(0,1)内从而实现了能对输入类型做出逻辑判断的特点。可以理解为逻辑回归之“逻辑”表示逻...