逻辑回归(logistics regression)和一般回归分析有什么区别?A.对数几率回归是设计用来预测事件可能性的B.对数几率回归可以用来度量模型拟合程度C.对数几
从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics[lə'dʒɪstɪks]的音译字,并不是因为这个算法是突出逻辑的特性. 至于回归,我们前一段讲到回归任务是结果为连续型变量的任务,logistics regression是用来做分类任务的,为什么叫回归呢?那我们是不是可以假设,逻辑回归就是用回归的办法来做分类的呢.跟...
它们的函数集都是一样的: 区别是:判别方法中的w和b是用梯度下降的方法找到的,而生成方法中的w和b,从上一篇文章可以看出来,是使用极大似然估计,先估计出u1,u2以及共用的协方差矩阵∑,最后代入式子中算出来的。 4. Multi-class Classification 最后的输出y1y2,y3是每一项除以各项之和的形式,所以可以把它们看成...
另一种方法,我们不去直接预测标签,而是去预测标签为A概率,我们知道概率是一个[0,1]区间的连续数值,那我们的输出的数值就是标签为A的概率。一般的如果标签为A的概率大于0.5,我们就认为它是A类,否则就是B类。这就是我们的这次的主角逻辑回归模型(Logistics Regression)。 四、逻辑回归(logistics regression) 明确了...
逻辑回归(Logistics Regression) 假设我们有训练数据, 其中为每一个样本,而且是样本的特征并且, 代表样本数据的标签(label), 取值为0或者1。 在...
极大似然估计与最小二乘法有着本质区别：前者基于统计原理，寻找最可能产生观察样本的参数，而后者通过最小化误差平方和来拟合数据。最大似然估计是让模型抽取样本的概率最大化，而最大后验估计则结合了先验信息，进行正则化处理。在评估模型性能时，回归任务通常使用均方误差，而分类则依赖于错误率、精确...
机器学习—线性回归模型(Linear regression)和逻辑回归模型(Logistics regression),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
逻辑回归又叫对数几率回归,是一种广义的线性回归分析模型。虽然名字里有回归,但其实是分类模型,常用于二分类。 这篇文章是逻辑回归三部曲中的第二部,介绍逻辑回归的原理。如果想更深刻地探索逻辑回归的数学推导,可以去看逻辑回归的由来一文,数学基础好的可以自己跟着文章推导一遍。
逻辑回归(logistics regression) 用途:分类问题 假设函数: 我们就是要通过训练样本来确定theta的取值 z=Theta^t*x在样本的图像上即是分类的分界曲线,即求得theta就可以判断实验样本的分类 theta^*x表示边界图像 代价函数: 一般来说代价函数为误差的平方和