还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？我们把黄色部分用函数的形式来表示：如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的：这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。 逻辑回归的代价函数是这样的：让我们具
1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系 逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别 因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2024-03-22 11:52:13
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一、了解SVMSVM是一机器学习中的一种分类方法，是一种二分类方法。它的目的便是在求得一组权值w1,w2,.....wn,b，使得两个分类的间隔达到最大,也就是能很好地将两个类别分开。1、从逻辑回归引入SVM此处使用Logistic Regression做为一个因子，来引入SVM逻辑回归也是一个分类模型，它采用的映射函数为Sigmod函数，也就是把属于负无穷到正无穷的自变量映射到（0,1）之间。函
softmax和sigmoid实际上都是属于logistic regression，sigmoid是二分类的lr，拟合Bernoulli distribution(二项分布)；0softmax是多分类的lr，拟合Multinomial distribution(多项分布)。 sigmoid函数可以很
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2017-05-01 17:51:00
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概念：逻辑回归看到回归两字，有的人以为是要回归成一个值，但是逻辑回归是处理二分类的经典算法，逻辑回归的边界可以是非线性的。常用在是否为垃圾邮件、是否患病、金融诈骗、是否为虚假账号、广告点击率等问题上，基本的思想与线性回归类似，但损失函数的定义不一样。为何称之为是经典二分类算法，是因为比较其他复杂的算法(神经网络等)，它更简单高效，这也是机器学习处理问题的核心思想：简单高效。所以能用简单的先用简答的
1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要围绕多变量逻辑回归，多分类问题和分类评价指标这三个方面进行介绍。所为多变量逻辑回归其实就是一个样本点有多个特征属性(feature)，然后通过建立一个多变量的逻辑回归模型来完成分类任务。实质
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2024-04-22 16:17:27
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逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归虽然带有“回归”二字，但其本质却是一个
在机器学习之逻辑回归介绍中，我们讨论了逻辑回归的概念以及其算法原理推导。
一、逻辑回归的概念逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题，是基于Sigmoid函数（又叫“S型函数”）的有监督二类分类模型。 二、Sigmoid函数Sigmoid函数公式为：&n
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2024-05-10 19:57:54
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1、原理逻辑回归(Logistic Regression )与线性回归不同，线性回归是处理回归问题，而逻辑回归是用来处理分类问题。2、sigmoid函数：sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优缺点：优点：平滑、
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2024-02-19 22:37:57
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 机器学习算法基础-day035. 回归5.2 分类算法之逻辑回归5.2.1 逻辑回归的损失函数、优化(了解)5.2.2 sklearn逻辑回归API5.2.3 LogisticRegression回归案例5.2.4 LogisticRegression总结6. 非监督学习6.1 k-means步骤6.1.1 k-means API6
文章目录逻辑回归Sigmoid函数目标函数牛顿法求解优缺点优点缺点参考文献 逻辑回归这里讲述的逻辑回归是处理二分类的逻辑回归，当然逻辑回归也可以处理多分类的任务，但在这里不作讲述。 在上一博客中学过线性回归的公式： 这公式应该不陌生了吧。Sigmoid函数上述线性回归公式预测出来的值是连续的值，怎样将值变为离散值，然后将其表示为二分类的预测标签，接下来让我们看看“Sigmoid”函数公式跟
第一层、了解SVMsupport vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。1.1、分类标准的起源：Logistic回归 SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两
一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。Sigmoid函数：Sigmoid函数常用于二分类问题，它将输入的取值范围映射到一个介于0和1之间的输出。Sigmoid函数的公式是 f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，其中exp(x)表示自然指数函数e的x次方。Sigmoid函数的输出可以看作是输入值的概率估计，适用于将输入映射到概
努利家族的正则响应函数就是sigmoid函数，因此逻辑回归为什么选用sigmoid函数的理论原因。同时，sigmoid函数好处有： 1. 将现行分类器的响应值 <w , x> (内积) 映射到一个概率上； 2. 将实域上的数映射到P(y=1|w,x)上，满足逻辑回归的要求。 逻辑回归可以用于二分类问题，只能解决线性可分的情况，不能用于线性不可分。 对于输入向量X，其属于y=1的
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2024-02-19 22:35:49
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1
原创
2022-11-02 09:52:52
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线性回归是回归模型感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型线性回归：f(x)=wx+b感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离，逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间。感知器和SVM的对比：它俩都是用于分类的模型，且都以sign符号函数作为分类决策函数。
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2024-02-19 21:37:54
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一.LR推导逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射种加入一层逻辑函数g(z)。即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数预测。g(z)为sigmoid函数sigmoid导数如下：逻辑回归为什么用sigmoid函数？优点：实现简单，Sigmoid函数是平滑的，可以无限求导。可以从（-∞，+∞）映射到（0，1），符合概率分布缺点：导数在（0，0.25），容易出现梯度消失；只能处理二
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
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为什么逻辑回归要用sigmoid 函数？
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2021-08-15 12:52:00
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目录什么是逻辑回归逻辑回归的代价函数是怎么来的？逻辑回归求导参考什么是逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。之所以顶着一个回归的马甲是因为和线性回归的联系太紧密了，我们常见的线性回归，预测函数如右：。在它后面
