在逻辑回归中,如果我们使用交叉熵作为损失函数,并假设数据线性可分,那么这个损失函数关于参数(权重)是凸的。这种凸性质保证了使用梯度下降法等优化算法可以有效地找到全局最优解.在逻辑回归模型中 发布于 2024-05-23 00:26・澳大利亚 logistic regression
若在logistic regression中使用平方误差代价函数,由于logistic regression model是sigmod function(复杂的非线性函数),往往得到的平方误差代价函数J(θ)是非凸函数(存在多个局部极值),不利于使用gradient descent 其中把数据集计算部分记作cost(h(x),y) logistic regression cost function (代价函数) y = 1时 若hθ(...
下面我们引入一种新的模型,逻辑回归,它的输出变量范围始终都是在0和1之间。如下: g(z)被称作logistic function或者sigmoid function,它的图像如下: 从图像可以看出z → ∞时g(z) →1,z → −∞时g(z) →0。所以令x0= 1, 则θTx = θ0+ ∑nj=1θjxj. 在进入正题前,我们先来看logistic function...
交叉熵代表两个分布有多接近,若两个分布完全一样则交叉熵等于0。 逻辑回归Logistic Regression:评价function采用交叉熵损失 线性回归Linear Regression:评价function采用平方误差损失 (3) find the best function,都采用梯度下降 逻辑回归Logistic Regression与线性回归Linear Regression在用梯度下降法更新参数时公式相同。 3....
Logistic Regression的局限性 不能表示XOR。(边界是直线。) 解决方法:做feature transformation. (Not always easy to find a good transformation.) 希望机器自己找到 transformation:把多个Logistic Regression接起来。 一个Logistic Regression的input可以是其它Logistic Regression的output;一个Logistic Regression的output可以...
分类问题较于回归问题来说,它处理的对象是分离的数,如:1,0(binary classification problem);0,1,2,3,4(multiclassification problem) 如果我们用回归函数的方法处理分类问题的话,因为分类问题没有连续性,所以就不太时候了。 Logistic Regression (逻辑回归) 逻辑回归,虽然有回归两个字,但是它做的是分类的任务。Si...
Logistic Regression求解classification问题 classification问题和regression问题类似,区别在于y值是一个离散值,例如binary classification,y值只取0或1。 方法来自Andrew Ng的Machine Learning课件的note1的PartII,Classification and logsitic regression. 实验表明,通过多次迭代,能够最大化Likehood,使得分类有效,实验数据为人工...
To help combat this problem, we can start to look for some initial patterns. For example, do any correlations betweenSurvivedandFarejump out? Python sns.pairplot(df[['Survived','Fare']], dropna=True) The pair plot output for data in the columnsSurvivedandFare: ...
Logistic regression and classification
But let’s say that you have another task where you’re trying to predict house sale price in a particular city. That’s regression. This is somewhat imprecise, but general rule of thumb is: If the output variable isnumericthen it’s a regression problem ...