逻辑函数的化简时很重要的，应该也是这一章的最后一类了一：公式法化简注：以下的AB等变量都可以代表一个逻辑式1.并项法： AB + AB' = A
两个相似项，只有一部分取反，则等于完全相同部分
注意(A+B)'=A'B'这种
2.吸收法： A + AB = A
当有一项完全是另外一项的一部分，则把长的那一项去掉
3.消项法： AB+ A'C +
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
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
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. 什么是SIS SIS是英文“Supervisory Information System in Plant Level”的简称，其中文名称是：厂级监控信息系统。
SIS不是一个外来名词，它诞生于中国，最早于1997年由时任中国电力规划设计总院专家委员会委员的侯子良教授提出。按照侯子良的定义，SIS系统“主
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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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
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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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
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
逻辑回归模型虽然逻辑回归姓 回归，不过其实它的真实身份是二分类器。介绍完了姓，我们来介绍一下它的名字，逻辑斯蒂。这个名字来源于逻辑斯蒂分布：逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列的分布函数和密度函数： 上式中，μ 表示位置参数，γ>0 为形状参数。 有没有发现F(x)是啥？有图你就知道真相了：有没有发现右
本博客记录《机器学习实战》（MachineLearningInAction）的学习过程，包括算法介绍和python实现。逻辑回归对于一个数据集中的样本，将其每个特征乘上一个对应的系数，然后输入sigmoid函数中把结果映射到0-1区间内，用这个结果作为分类依据，这种方式称为逻辑回归。sigmoid函数sigmoid函数公式及图像如下：
σ(z)=11+e−z
可以看出在x为0时，函
sigmoid函数的特性及硬件实现方法--含matlab代码实现及讲解1. 简介2. sigmoid函数的特性介绍2.1 sigmoid(x)与sigmoid(-x)的关系2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系2.3 sigmoid函数的n阶导数2.4 当x=n*ln2时的数值2.5 其他关系式3. 硬件实现方案4. matlab代码实现及讲解 1. 简介sigmoid是神经网络中常用的
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2024-03-21 10:45:49
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激活函数的作用：1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。一、sigmoid函数公式： 图像：特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小
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2024-04-14 16:23:56
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数学基础logistic函数logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，可以将全体实数映射到（0， 1）区间上，其采用非线性方法将数据进行归一化处理；sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 优点：
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2024-05-14 21:54:53
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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
文章目录前言一、sigmoid函数在逻辑回归以及深度学习的应用2.假设陈述3.决策边界4.sigmoid函数介绍5.sigmoid函数在深度学习上的应用6.sigmoid函数的优缺点二、逻辑回归代码 前言 逻辑回归与之前的线性回归虽然名字类似，但其实是一种分类的方法，如分辨是否为垃圾邮件（是或否），输入肿瘤特征分辨是良性还是恶性等。因为最终的类别已经确定，我们只需要将不同的输出结果进行分类，这
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2024-03-21 11:25:29
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什么是sigmoid函数，看看官方解释，以及他长成这个样子。Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线。[1] 上面说了一大堆，感觉懂了，哈哈~可是，博主问题来了，这个跟AI，跟机器学习有神马关系？我也是看了很久doctor wu的视频以及查找资料后，才了解为啥用这个函数。大家共勉吧，没有数学底子就是耗费时间。1. 博主一开始想用自己的例子来说明，但是发现，比
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2024-03-21 09:49:07
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欢迎订阅本专栏：《机器学习算法面试题》订阅地址：【机器学习算法面试题】一.准确率Accuracy的局限性。 【机器学习算法面试题】二.精确率Precision和召回率Recall的权衡。【机器学习算法面试题】三.数据处理时应如何处理类别型特征？【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？【机器学习算法面试题】五.在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？【机器学习算法面试题】六
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2024-08-27 10:00:42
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