有关logistic(sigmoid)函数回归

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有关logistic(sigmoid)函数回归

在神经网络中,经常用到sigmoid函数,y = 1 / (1+e-x) 作为下一级神经元的激活函数,x也就是WX(下文,W以θ符号代替)矩阵计算结果. 这个函数通常用在进行分类,通常分为1或0的逻辑分类,所以又叫logistic回归. 常规常规情况下,我们使用的损失函数是 j(θ) = 1 / 2n * ∑(hθ(x) - y) , hθ(x) 也就是激活函数(或hypothesis函数),y是样本结果数据.在大部分情况下,这是通用的.以向量来看,空间点Hθ(x)和Y距离最小化. 但是,由于…

Logistic 回归(sigmoid函数，手机的评价,梯度上升，批处理梯度,随机梯度，从疝气病症预测病马的死亡率

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一…

逻辑回归为什么用sigmoid函数

Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷. 因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率.…

逻辑回归和sigmoid函数分类

逻辑回归和sigmoid函数分类:容易欠拟合,分类精度不高,计算代价小,易于理解和实现 sigmoid函数与阶跃函数的区别在于:阶跃函数从0到1的跳跃在sigmoid函数中是一个逐渐的变化,而不是突变. logistic 回归分类器:在每个特征上乘以一个回归系数,然后将所有的结果值相加,将这个总和代入到sigmoid函数中,得到一个在0-1之间的数值,大于0.5分为1类,小于0.5分为0类.所以,逻辑回归也可以被看作是一种概率估计. 关键在于求最佳回归系数. 1.基于最优化方法的最佳回归系数确定…

Logstic回归采用sigmoid函数的原因

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数: ![](http://images2017.cnblogs.com/blog/1330912/201802/1330912-20180206134900638-2098675329.jpg) 直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]…

Sigmoid函数的替代：overflow encountered in exp in computing the logistic function

RuntimeWarning: overflow encountered in exp in computing the logistic function 以下是sigmoid函数的标准写法,但是如果x很大或导致函数exp(-x)溢出 def logistic_function(x): # x = np.float64(x) return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) 安全的替代写法如下: def logistic_function(x): return .5 * (1 +…

Logistic Regression逻辑回归

参考自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_74cf26810100ypzf.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_64ecfc2f0101ranp.html ---------------------------------------------------------------------- Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可…