目录线性回归用线性回归模型拟合非线性关系梯度下降法最小二乘法线性回归用于分类(logistic regression,LR)目标函数如何求解\(\theta\)LR处理多分类问题线性回归假设存在线性相关关系:\(y=a+bx\)均方误差是回归任务中最常用的性能度量指标。因此,其损失函数为: 主回归和总效应符号相反 线性回归 属性值 拟合 转载...
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逻辑回归代价函数的推导过程 1、代价函数在篇文章中,我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数。具体来说,我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型,我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说,我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义,但是...
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一、LR和SVM原理1.逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归是一个非线性模型(sigmoid函数,又称逻辑回归函数),但是它本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的。可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的。 只不过,线性模型,无法做到sigmoid的非线性形式,sigmoid可以轻...
理论铺垫:假设检验与方差检验;相关系数:皮尔逊、斯皮尔曼;回归:线性回归;PCA与奇异值分解;1.假设检验概念:做出一个假设,根据数据已知的分布性质,来推断该假设成立的概率有多大。过程:step1:建立原假设H0,H0的反命题为H1,也叫备择假设。一般情况下,原假设的分布是符合该分布的,而备择假设是不符合该分布的。