3.3.1 cost function的导出 线性回归的损失函数J 采用的是平方误差squared error cost,应用到分类问题时候的J图像不是convext凸函数,无法用梯度下降找到全局最小值! 将线性回归的代价函数改写为如下形式(即把1/2提到后面去)得到逻辑回归的cost function 定义loss function 注意区分loss fu
逻辑斯蒂回归梯度推导(LogisticRegressionGradient) 这篇文章是紧接着「逻辑斯蒂回归算法简介」的文章继续的,下边儿是本篇文章的前置内容链接。 【链接】逻辑斯蒂回归算法简介 这篇文章的主要内容是对逻辑斯蒂回归的损失函数求解梯度。 ❝ 温馨提示:公式可能在一行中过长,可以用手指按住公式左右滑动查看。 ❞ 逻辑斯蒂...
顺便提一句,通过选择其他的 upper bound,我们会导出其他一些常见的算法,例如 Hinge Loss 对应 SVM、exp-loss 对应 Boosting。注意到 log loss 是 convex 的,有时候我们还会加上一个 regularizer: 此时目标函数是 strongly convex 的。接下来我们考虑用 gradient descent 来对目标函数进行优化。首先其 Gradient 是 PS...
这个函数的叫做softmax(索夫曼)函数,所以在有时候我们又可以把用到这种cost function的回归成为softmax回归。 对应的偏导计算方法如下: 考虑到视频上面没有加上推导过程,但是貌似有公司面试会面这个的推导,我这里放上我无限难看的手写版: 知道了cost function,知道了偏导之后,让我们一起gradient descent吧! 附: Dec...
在用人话讲明白梯度下降Gradient Descent一文中,我们讲了多元线性回归方程的一般形式为: y={\beta}_{0}+{\beta}_{1} {x}_{1}+{\beta}_{2} {x}_{2}+\cdots+{\beta}_{p}{x}_{p} 可以简写为矩阵形式:\boldsymbol{Y}=\boldsymbol{X}\boldsymbol{\beta} ...
plt.title("Decline curve of loss function in Logistic regression") # plt.show() def plt_weight(self): """ 绘制权重更新曲线 :return: """ for k in range(self.k): plt.plot(self.bdg_weight[str(k)],label=self.attr_list[k])
逻辑回归（LogisticRegression）和梯度下降 （GradientDescent）1 逻辑回归 逻辑回归是⼀个⽤于⼆分类(binary classification)的算法，以在⼆分类问题中，我们的⽬标就是习得⼀个分类器，它以图⽚的特征向量作为输⼊，然后预测输出结果 y 为 1 还是 0。逻辑回归的公式定义如下：损失函数：代价函数：1.1...
logisticRegression(l2Weight = 1, l1Weight = 1, optTol = 1e-07, memorySize = 20, initWtsScale = 0, maxIterations = 2147483647, showTrainingStats = FALSE, sgdInitTol = 0, trainThreads = NULL, denseOptimizer = FALSE, ...) Arguments ...
Loss Function (损失函数) Crosss Entropy Loss Function (交叉熵损失函数) 求解最优参数一般有梯度下降法,正规方程法,牛顿法等。 Solving the optimal parameters generally includes gradient descent method, normal equation method, Newton method, etc.
logistic regression 逻辑回归和线性回归一样,都是画一条线,区别是选的loss function不一样 逻辑回归是交叉熵 线性回归是square error 如下图就是逻辑回归 逻辑回归和线性回归的区别? 1:逻辑回归的z加了sigmod的激活函数,output就是概率,在0-1之间 接之前的GM ...