logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）

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logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）

2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解) 上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数使用logistic回归训练的成本函数为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值现在来看一下损失函数或者叫做误差函数他们可以用来衡量算法的运行情况可以定义损失函数为y^和y的差…

感知机、logistic回归损失函数对比探讨

感知机.logistic回归损失函数对比探讨感知机假如数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将正负样本完全分开的分隔超平面 \(wx+b=0\) .其学习策略为,定义(经验)损失函数并将损失函数最小化.通常,定义损失函数的策略是:==误分类点到分隔超平面的总距离==.[李航,2.2节] 如果没有误分点,则损失函数值是0. 感知机学习算法若采用不用的初始值或选取不同的误分类点,得到的分隔超平面可不同. logistic回归(对数几率回归): 逻辑回归和感知机一样,定义一个决策面(…

2.2 logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）

上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数使用logistic回归训练的成本函数为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值现在来看一下损失函数或者叫做误差函数他们可以用来衡量算法的运行情况可以定义损失函数为y^和y的差,或者他们差的平方的一半,结果表明你可能这样做,但是实际当中…

2.9 logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）

怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式,其中a是logistic回归的输出,y是样本的基本真值标签值, 下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2 为了计算Z,我们需要输入参数w1和w2和b 因此在logistic回归中,我们要做的就是变换参数w…

logistic回归具体解释(二）：损失函数（cost function）具体解释

有监督学习机器学习分为有监督学习,无监督学习,半监督学习.强化学习.对于逻辑回归来说,就是一种典型的有监督学习. 既然是有监督学习,训练集自然能够用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本,每一个样本本身有n维特征. 再加上一个偏置项x0, 则每一个样本包括n+1维特征: x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 当中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了例如以下定义: 分类是监督学习的一个核心…

『科学计算』通过代码理解线性回归&Logistic回归模型

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat…