在机器学习中我们有损失函数的概念,其衡量的是模型预测错误的程度。如果取整个数据集上的平均对数似然损失,我们可以得到: J(w)=-\frac{1}{N}lnL(w) \\ 即在逻辑回归模型中,我们最大化似然函数和最小化损失函数实际上是等价的。 1.4 求解 求解逻辑回归的方法有非常多,我们这里主要聊下梯度下降和牛顿法。
逻辑回归(Logistics Regression),逻辑回归虽然带有回归字样,但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作,但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。怎么解决分类问题?将样本特征和样本发生的概率联系起来,概率是一个数。 这是一个算法使用统计排行榜,Logistic Regression是最广泛使用的一种算法。 一、认识...
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种, 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题; 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同,从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素(sigmoid函数)(它是一个激活...
逻辑回归是一种常用的统计学习方法,通常用于处理分类问题。尽管名字中包含"回归"一词,但逻辑回归实际上用于解决分类问题,而不是回归问题。逻辑回归的基本思想是通过一个称为"逻辑函数"或"sigmoid函数"的特定函数来建立分类模型。 2.sigomid函数 a.公式 z的取值为负无穷到正无穷,相对应的函数的取值为[0,1]通过这个...
一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)...
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决分类问题的统计学习方法,尽管其名称中包含"回归"一词,但它实际上用于处理分类问题而不是回归问题。逻辑回归的主要目标是预测某个事件发生的概率。 逻辑回归的基本思想是使用一个或多个自变量的线性组合来估计某个事件发生的概率。为了确保输出是概率值,逻辑回归使用了一个称...
前到现在为止,我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了,从最基本的线性回归入手,讨论了如何在拿到一堆数据时,先进行数据预处理(暂时未详细阐述,会在以后某个时间段详细论述),然后再假设模型(model)为线性模型,再带入数据通过直接求解法和梯度下降法求解模型的各个特征的权重参数,最后...
回归 如果输入变量和输出变量之间存在联系,则应用回归程序。它用于预测连续变量,如天气、市场趋势等。 分类 当输出变量是分类变量时,如 Yes-No、Male-Female、True-False、Normal-Abnormal 等,则使用分类方法。 什么是逻辑回归? 我希望前面的讨论能让我们更好地了解机器学习及其各种类型。逻辑回归是一种用于解决分类问...
逻辑回归是一种用于有监督学习,解决分类问题的算法。虽然叫回归,但是是一个分类算法,本质上是根据特征变量预测某个事件是否发生的概率,然后基于概率值,进一步做出二元分类的预测。 1、逻辑回归理解与实操 1.1 简单理解与实操 逻辑回归与线性回归的相同之处在于参数类型都是一致的,而且由于通过Sigmoid函数将输出结果限定在...
总体而言,逻辑回归是机器学习领域中不可或缺的工具,其背后的数学原理和实际应用都值得深入研究。通过本文,我们将深入探讨逻辑回归的各个方面,以期提供一个全面、深入且易于理解的视角。 二、逻辑回归基础 逻辑回归是一种针对分类问题的监督学习模型。它起源于统计学,尤其是当我们希望预测一个二元输出时,逻辑回归成为一...