分类判别式模型——逻辑斯特回归曲线

逻辑回归模型详解(Logistic Regression) 目录 广义线性模型 极大似然法 逻辑回归的假设函数 逻辑回归的损失函数 为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的数学原理 交叉熵简介 交叉熵损失函数的直观理解 逻辑回归优缺点 其他 逻辑回归与线性回归的区别与联系 LR一般需要连续特征离散化原因 广义线性模型 逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型(generalized linear model,GLM)。具体的说,都是从指数分布族导出的线性模型,线性回归假设Y|X服从高斯分布,逻辑回... 阅读详情

逻辑斯特回归

Discriminative Model

——判别式模型

Function set

σ(z)=11+exp(−z)Pw,b(C1∣x)=σ(z)z=w∗x+b=∑iwixi+b \sigma(z)=\frac{1}{1+exp(-z)}\\ P_{w,b}(C_1|x)=\sigma(z)\\ z=w*x+b=\sum_iw_ix_i+b σ(z)=1+exp(−z)1​Pw,b​(C1​∣x)=σ(z)z=w∗x+b=i∑​wi​xi​+b

因此我们的Function Set:
fw,b(x)=Pw,b(C1∣x)=σ(z) f_{w,b}(x)=P_{w,b}(C_1|x)=\sigma(z) fw,b​(x)=Pw,b​(C1​∣x)=σ(z)
在这里插入图片描述

因为z经过了逻辑斯特回归曲线,因此输出在0-1之间

Goodness of a Function

在这里插入图片描述

给定一组w和b
L(w,b)=fw,b(x1)fw,b(x2)(1−fw,b(x3))...fw,b(xN) L(w,b)=f_{w,b}(x^1)f_{w,b}(x^2)(1-f_{w,b}(x^3))...f_{w,b}(x^N) L(w,b)=fw,b​(x1)fw,b​(x2)(1</

【人口模型】基于Logistic模型与Malthusian模型预测人口 基于Logistic模型与Malthusian模型预测人口 阅读详情

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Caaaaaan
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