What 经典的二分类算法，也可以解决多分类问题 Sigmoid函数 Sigmoid函数 公式： 自变量取值为任意实数，值域[0, 1] 结果整合： 由输入值到概率的转化，可以用于完成分类任务 似然函数： 对数似然： Why 结构简单。先用逻辑回归测试，如果不能解决在考虑其他算法 How ...
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2019-12-03 23:02:05
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10 逻辑回归 分类算法 逻辑回归 应用场景 （二分类） 广告点击率 （典型的二分类问题，点了或者没点，也能得出） 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 逻辑回归定义 1. 逻辑回归： 是一种分类算法，使用线性回归的式子作为输入，通过sigmoid函数转换为概率问题。 2. sigmoid函 ...
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2019-12-03 21:42:23
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1.引自https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9695666.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程： （1）找一个合适的预测函数（Andre ...
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2019-11-29 17:05:38
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相关问题： 1.弄清除为什么有这个东西，线性回归有什么不足，延申出了逻辑回归，线性回归为什么会不足以解决问题。 2.逻辑回归能怎么解决问题。自己能说出什么一般的例子，解决这些问题的推导过程是什么？ 3.用到什么数学工具来构造逻辑回归的损失函数，为什么要选择这样的损失函数形式？ 4.怎么样最终解决这个 ...
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2019-11-27 16:07:35
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凸优化问题 以逻辑回归为例，$Y={1, 1}$,假设模型参数为$\theta$，则逻辑回归问题的优化目标为 $$\begin{aligned} \mathop{\min}_{\theta}L(\theta) = \sum \limits_{i=1}^n \log (1 + \exp( y_i \t ...
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2019-11-24 16:04:17
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逻辑回归 sigmoid函数=$\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{ x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}$ 二项逻辑回归模型 有如下条件概率分布，$w$内已经包含了偏置$b$： $$P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot ...
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2019-11-24 15:30:55
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模型评价 第二章：模型评价与损失函数 要点一： 逻辑回归模型对样本的预测取决于权值向量和偏置。 概念： 序号概念解释 1 训练集 包含真实类别标签的样本集 2 训练 根据训练集寻找最优参数的过程 3 损失函数 是模型参数的函数，用于衡量模型参数的优劣 逻辑回归预测样本x = （x1 ,x2, x3, ...
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2019-11-18 18:50:13
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logistic学习 标签（空格分隔）： logistic sigmod函数 逻辑回归 分类 前言： 整体逻辑回归比线性回归难理解点，其还需要《概率论与数理统计》中“二项分布”知识点的理解。 二项分布的公式：$P(X=k)=\left\lgroup\b ...
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2019-11-17 23:49:28
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的 ...
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2019-11-16 14:14:54
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