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逻辑回归

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Logistic Regression逻辑回归公式推导

Logistic 函数、构造预测函数、构造损失函数、似然函数、梯度下降、求导过程。

机器学习 逻辑回归 Logistic regression

逻辑回归模型算法研究与案例分析

导读:逻辑回归(Logistic regression)即逻辑模型,属于常见的一种分类算法。本文将从理论介绍开始,搞清楚什么是逻辑回归、回归系数、算法思想、工作原理及其优缺点等。进一步通过两个实际案例深化理解逻辑回归,以及在工程应用进行实现。

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「机器学习」逻辑回归

Machine Learning-Logistic Regression

逻辑回归

客户端码农学习ML —— 逻辑回归分类算法

分类问题 在线性回归中,预测的是连续值,而在分类问题中,预测的是离散值,预测的结果是特征属于哪个类别以及概率,比如是否垃圾邮件、肿瘤是良性还是恶性、根据花瓣大小判断哪种花,一般从最简单的二元分类开始,通常将一种类别表示为1,另一种类别表示为0。

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逻辑回归那些事—使用牛顿法解决实际问题

逻辑回归是机器学习中的重要章节,本文将带你从公式推导到算法实现详细讲述这部分内容,想学习这个高大上的技能么,快来看吧!!!

逻辑回归 牛顿法

逻辑回归原理解析

我们由线性代价函数来引入,可以看到,如果将各个单个值的序号去掉那么线性的代价函数无非就是${1\over 2}(h_\theta(x)-y)^2$这个表达式,然而此时我们将线性代数的假设函数$h_\theta(x)$替换成了sigmoid函数,如果继续按着之前的表达式求它的代价cost的话那么它的函数曲线将会是一个“非凸”函数(non-convex),而非一个碗型的“凸”函数(convex)。

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