监督学习-逻辑回归

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逻辑斯蒂回归一分类问题

监督学习-逻辑回归

Sigmoid函数(压缩函数)

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  • 我们将线性回归拟合出来的值用压缩函数进行压缩,压缩完成后用0.5做一个概率的判定边界,就能把样本分成两类,即正样本和负样本.
    监督学习-逻辑回归
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  • sigmoid函数中,ez中Z的正负决定了g(z) 的值最后是大于0.5还是小于0.5;即z大于0时,g(z)大于0.5, z小于0时,g(z)小于 0.5
  • 当z对应的表达式为分类边界时,恰好有分类边界两侧对应z正负不同,也就使得分类边界两边分别对应g(z)>0.5和g(z)<0.5,因此根据g(z)与0.5的大小关系,就可以实现分类

逻辑斯谛回归损失函数

  • 平方损失函数的问题

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梯度下降法求解

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原文地址:《监督学习-逻辑回归》 发布于2020-12-03

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