百度试题 结果1 题目逻辑回归的损失函数是哪个? A. 均方误差损失 B. 合页损失 C. 交叉熵(Cross-Entropy)损失函数 D. 平方损失 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 题目逻辑回归的损失函数是哪个? A.MSEB.交叉熵(Cross-Entropy)损失函数C.MAED.RMSE相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
逻辑回归的损失函数是对数损失函数(Log Loss),在二分类和多分类问题中分别采用不同形式。其核心思想是通过最大化预测概率与真实标签的似然性,利用交叉熵度量两者差异,从而实现参数优化。 一、二分类问题的损失函数 对于二分类任务,损失函数定义为所有样本预测值与真实值交叉熵的平均值。...
3.1 逻辑回归损失函数的梯度公式 3.2 用梯度下降法实现逻辑回归的求解 本文部分图文借鉴自《老饼讲解-机器学习》 一、逻辑回归简介 逻辑回归模型是机器学习中二分类模型中的经典,它的意义在于它能够解决二分类问题,例如判断一个人是否患有某种疾病,或者预测一个事件是否发生等。它是一种广义的线性回归分析模型,推导过...
1. 前置数学知识:最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 2.1 逻辑回归前置知识 2.2 理解方式1(ML课程的讲解方式) 2.3 理解方式2 1. 前置数学知识:最大似然估计 1.1 似然函数 若总体 属离散型,其分布律 , 的形式已知,...
逻辑回归使用的是对数损失函数,也称为对数似然损失(Log-Likelihood Loss)。这个函数的选择并非偶然,而是基于逻辑回归模型的概率解释。 概率视角下的逻辑回归 逻辑回归模型输出的并不是直接的类别标签(如0或1),而是一个介于0和1之间的概率值,表示样本属于某一类别的可能性。具体来说,模型通过sigmoid函数将线性回归的输...
1.逻辑损失函数 逻辑损失函数也称为对数损失函数(logistic loss function),它是基于逻辑函数(sigmoid function)的最大似然估计而来。 逻辑损失函数的数学表达式如下: L(y, f(x)) = -[y * log(f(x)) + (1-y) * log(1-f(x))] 其中,y表示真实的输出变量的值,f(x)表示模型预测的输出变量的值。 逻...
逻辑回归的损失函数通常采用对数似然损失函数（log loss）。这个函数的求解过程依赖于最大似然估计，通过最大化样本数据的似然函数来确定模型的参数。在逻辑回归中，对数似然损失函数的形式如下：L(θ)=-∑[y(i)log(hθ(x(i)))+(1-y(i))log(1- hθ(x(i)))]其中，L(θ)是损失函数，θ是模型的参数，...
接下来利用极大似然估计法就可以推导一下逻辑回归的损失函数了: 以上就得到逻辑回归的损失函数,接下来就可以利用梯度下降求最优解了。 三、逻辑回归的梯度下降 sigmoid的导数可以用自身表示,这太棒了 把上面的损失函数表示成:J(θ)=−∑i=1n(y(i)ln(hθ(xi))+(1−y(i))ln(1−hθ(x(i)...
有了预测函数还不行,机器学习关键在于学习,而学习的关键就是损失函数,一个定义良好的损失函数是非常重要的。 既然逻辑函数对应是一个曲线,那我们首先想到的就是类似线性回归一样,直接将损失定义为所有样本的模型误差的平方和,类似如下: 这个定义很简单,很容易理解,可是这个并不是一个非凸函数(关于凸函数,有机会再...