机器学习—深度学习之基础理论算法原理推导逻辑回归（Logistic Regression）算法原理推导

最新推荐文章于 2024-05-28 18:02:08 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 机器学习 深度学习 逻辑回归 数据挖掘
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1. 概述

逻辑回归（Logistic Regression）是一个经典的二分类算法，虽然名称中有“回归”，但并非回归算法，常常用于二分类。 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。

在机器学习实际解决分类问题时，可优先考虑逻辑回归算法。逻辑回归的决策边界可以是非线性的。同时也可用其变形softmax完成多分类任务。

逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归将线性回归模型加权求和的结果经过Logistic函数（通常为Sigmoid函数）。在逻辑回归中通常将加权求和的结果即XW称为logit，这样命名源于logit函数的定义：logit(p)=log(\frac {p}{1-p})，是Sigmoid函数的逆函数。

2. 算法推导

2.1 Sigmoid函数

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深度学习算法之CNN、RNN、LSTM公式推导
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深度学习理论篇之 (五) -- 梯度下降算法的数学推导
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温标是为了保证温度量值的统一和准确而建立的一个用来衡量温度的标准尺度。温标是用数值来表示温度的一套规则，它确定了温度的单位。各种温度计的数值都是由温标决定的。温度这个量比较...
深度学习原理-----逻辑回归算法
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09-01 5527
文本从基础的角度对逻辑回归进行了一个讲解，手动推导了逻辑回归的梯度下降法
深度学习之逻辑回归
Jerryqwer的博客
01-16 674
前言： 逻辑回归一般时解决分类问题某和估计某事发生的的可能,事实上它是被逻辑回归方程归一化的线性回归。 原理： 首先要求出逻辑回归方程，它是由一元线性回归方程经过Singmoid函数的处理得到。逻辑回归求出的结果是0，1 的概率值，显然一元线性回归无法办到，这里引用了一个Singmoid函数： （1）,一元线性回归方程为：（2）,逻辑回归方程为： （3），逻辑回归方程 的结果为0和1，当为零的方程为： （4），当结果为1时的方程为：（5），故将两者合起来损失函数为：（6）（这里当Y=...
课时46逻辑回归算法原理推导_逻辑回归_逻辑回归算法_逻辑回归python_python_
10-01
**逻辑回归算法原理推导**...逻辑回归虽然简单，但在许多实际场景下表现良好，且易于理解和实现，因此是初学者入门机器学习的首选算法之一。通过深入理解逻辑回归的原理和Python实现，可以帮助我们更好地解决分类问题。
机器学习——逻辑回归（Logistic Regression）
最新发布
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05-28 827
这里，np.ones((X_train.shape[0], 1)) 创建了一个形状为 (n_samples, 1) 的数组，其中 n_samples 是 X_train 的样本数量，所有元素的值都是1。在逻辑回归中，这个函数的主要目的是将线性模型的输出转换为一个介于0和1之间的概率值，这样我们就可以用这个概率值来判断某个样本属于正类（例如，标签为1）的。在逻辑回归中，当我们已经有了线性回归模型的基础后，为了将模型的输出转换为概率值（即预测某个事件发生的可能性），我们引入了sigmoid函数。
《机器学习算法》逻辑回归（Logistic Regression）
奥古斯都
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1、逻辑回归 2、公式推导 也就是说如果x区域正无穷的时候，概率值也就越接近1，对数几率也就接近1。 对数几率优点： 直接对分类的概率建模，无需实现假设数据分布，从而避免了假设分布不准确带来的问题（区别于生成式模型（朴素贝叶斯）） 不仅可以预测类别还可以预测概率，对于决策任务很有用。 对数几率函数是任意阶可导的凸函数，有许多函数值优化算法都可以求出最优解。 3、损失函数 既然使用极大似然估计法来求解，必须明确似然函数。 4、求解 ...
深度学习入门简述-神经网络和逻辑回归关系
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深度学习常用模型如下，在下面这个模型中：整个模型的输入是一个特征向量（样本），中间每一个神经元都是一个小的逻辑回归的模型，特征向量的每一维与Hidden layers、Hidden layers内部之间、Hidden layers与output layer之间都是两两相连的，并且从左向右输出，所以称为Fully Connect Feedforward Network。 deep learning中的deep指的是多层的Hidden layers。 **Matrix Operation:**在多层模型中
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全书有深度学习最基本的算法推导，例如LR推导（线性回归和逻辑回归）、SVM推导、贝叶斯推导、GBDT推导等等
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机器学习—深度学习之基础理论算法原理推导支持向量机（SVM: Support Vectors Machine）算法原理推导
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机器学习----逻辑回归 (Logistic Regression)算法原理及python实现
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逻辑回归（Logistic regression） 与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。一般用于需要明确输出的场景，如某些事件的发生（预测是否会发生降雨）。 通常，逻辑回归使用某种函数将概率值压缩到某一特定范围。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。 这个逻辑函数将中间结果值映射到结果变量 Y，其值范围从 0 到 1。然后，这些值可以解释为 Y 出现的概率。S 型逻辑函数的性质使得逻辑回归更适合用于分类任.
机器学习—深度学习之基础理论算法原理推导—线性回归（Linear Regression）算法原理推导
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06-07 1033
1. 概念 线性回归（Linear Regression）解决的是连续数据的预测问题，是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。线性回归是一个典型的回归问题，也即平时所说的最小二乘法。 2. 特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3. 理论推导 3.1 给定数据集D={(xi, yi)},
深度学习-神经网络 BP 算法推导过程
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BP 算法推导过程 一.FP过程(前向-计算预测值) 定义sigmoid激活函数 import numpy as np def sigmoid(z): return 1.0 / (1 + np.exp(-z)) 输入层值和 标签结果 l = [5.0, 10.0] y = [0.01,0.99] alpha=0.5 初始化 w,b 的值 w = [0.1, 0.15, 0.2, 0.25...
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08-13 563
基本概念 逻辑回归是一种广义的线性回归，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。对于一个回归问题，给定的d个属性描述x=(x1;x2;x3;...;xd)所形成的的                                                                               ...
深度学习2.2 逻辑回归(Logistic Regression)
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逻辑回归2.2-吴恩达老师课程 逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题，本节将主要介绍逻辑回归的Hypothesis Function（假设函数）。 对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量XXX，它可能对应一张图片，你想识别这张图片是否是一张带有猫的图片，你想要一个算法能够输出预测，你只能称之为y^\hat{y}y^​，也就是你对实际值yyy的估计。也就是说，你想让y^\hat{y}y^​表示yyy等于1的一种可能性或者是机会，前提条件是给定了输入特征XXX。换句话来说，如果是我们看到的图片，你想让y
掌握机器学习逻辑回归：代码与资源指南
资源摘要信息:"机器学习中...逻辑回归作为机器学习入门的核心算法之一，对于初学者而言是一个很好的起点。通过逻辑回归的学习和应用，不仅可以掌握机器学习的基础知识，还可以深入了解模型构建、训练和评估的全过程。
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