百度试题 题目逻辑斯蒂(对数几率)回归是一种回归学习方法。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
1. 借助二项逻辑斯蒂回归来验证一个论断:逻辑斯蒂回归是对数线性模型 我们来考察一下逻辑斯蒂回归模型的特点。一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值,对二项逻辑斯蒂回归而言,几率公式为: 这就是说,在逻辑斯蒂回归模型中,输出 Y = 1的对数几率是输入 x 的线性函数,或者说,输出...
当M-P神经元模型的激活函数为逻辑斯蒂函数(即对数几率函数logistic function)时,M-P神经元模型就是一个对数几率回归模型。(判断)A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化
逻辑斯蒂回归函数也可被称为( )A.对数几率回归(log-odds regression)B.交叉熵回归模型C.最大似然估计回归模型D.最大后验估计回归模型
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ln解释:ln就是指log以e为底的对数,b=ln(a)表示e的b次方等于a。e=2.71828…… 不难发现,y(x)逻辑回归的形似几率取对数的本质其实就是我们的线性回归z,我们实际上是在对线性回归模型的预测结果取对数几率来让其的结果无限逼近0和1。因此,其对应的模型被称为”对数几率回归“(logistic Regression),也就 是我...
现实中我们很可能遇到这样一种情况,就是要得到最有可能被分到A类的前10个样本,以对用户进行推荐,这样我们只需要对模型的结果进行排序,就可以解决这个问题。 1.2 模型的训练: 在逻辑斯蒂回归中,使用的损失函数是对数似然函数,也就是交叉熵(引入问题:为什么逻辑斯蒂回归使用交叉熵,而不是MSE?请看1.5),现在先写出...
逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”,虽然名字有回归,但是实际上却是一种经典的分类方法,其主要思想是:根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类。 2.特点 1. 优点:计算代价不高,具有可解释性,易于实现。不仅可以预测出类别,而且可以得到近似概率预测,对许多需要利用概率辅助决策的任务很...
逻辑斯蒂回归(logistic regression),是一种对数线性模型,常用于分类。是判别模型,由条件概率分布P(Y|X)...初探逻辑斯蒂回归(LR) 逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归...
本文主要内容来自于西瓜书和南瓜书。对数几率回归(logistic regression),简称lr,又名逻辑斯蒂回归,是一种常用的分类模型。常用表达形式如下: 形式可变换为:...