展开就可以得到: ,这就解释了为什么说logistic regression是线性模型,因为它的决策边界是线性的;这就解释了为什么想到了要用sigmoid作为压缩函数。 exponential model 就这一种办法么?当然不是: 假设第i个特征对涨的贡献是 ,则记数据点( 属于涨的概率为 ,正比于 ; 假设第i个特征对不涨的贡献是 ,则记数据点( ...
dataArray=array(dataSet)m,n=shape(dataArray)weights=ones(n)#initialize to all ones weights_iters=ones((numIter,n))#用于记录权重变换forjinrange(numIter):dataIndex=range(m)foriinrange(m):alpha=4/(1.0+j+i)+0.0001#apha decreaseswithiteration,does not randIndex=int(random.uniform(0,len(dataI...
# GRADED FUNCTION: predict def predict(w, b, X): """ Predict whether the label is 0 or 1 using learned logistic regression parameters (w, b) Arguments: w -- weights, a numpy array of size (num_px * num_px * 3, 1) b -- bias, a scalar X -- data of size (num_px * num...
由此可见,log-odds 是个很自然的选择,sigmoid 是对 log-odds 的线性建模。
Logistic regression SigmoidGuestrin, Carlos
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% In this part of the exercise, you will implement the cost and gradient % for logistic regression. You neeed to complete the code in % costFunction.m % Setup the data matrix appropriately, and add ones for the intercept term [m, n] = size(X);%求x矩阵的维数 ...
Logistic regression 为什么用 sigmoid ? 假设我们有一个线性分类器: 我们要求得合适的 W ,使 0-1 loss 的期望值最小,即下面这个期望最小: 一对x y 的 0-1 loss 为: 在数据集上的 0-1 loss 期望值为: 由 链式法则 将概率p变换如下: 为了最小化 R(h),只需要对每个 x 最小化它的 conditional ...
，但是不连续，于是我们找到一个函数代替它，就是y=11+e−z这个函数叫做logistic function，它是一种...
因为这个性质,在等号两边加sigmoid的算法被称为“对数几率回归”,在英文中就是“Logistic Regression",就是逻辑回归。逻辑回归可能是广义线性回归中最广为人知的算法,它是一个叫做“回归”,实际上却总是被用来做分类的算法,对机器学习和深度学习都有重大的意义。 为什么σ值代表了样本为某一类标签的概率?是Inσ/1...