机器学习-逻辑回归

最新推荐文章于 2024-07-20 15:15:48 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Notebooksss/article/details/78060323
本文介绍了如何使用sigmoid函数进行概率建模，并将其应用于逻辑回归中。通过将输出Y=1的对数几率设为输入x的线性函数，即log(p/(1-p))=wx，实现了模型的构建。此外，还探讨了如何利用极大似然估计的方法来求解模型参数，并采用梯度下降法进行迭代求解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、引入sigmoid函数，

用该函数做概率建模，因为函数值在【0，1】。

log(p/(1-p))=w x

输出Y=1的对数几率是输入x的线性函数。



2、求参数，用极大似然估计。梯度下降迭代求解


Python从0到100（五十二）：机器学习-逻辑回归及鸢尾花数据集预测
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08-18 7万+
逻辑回归是⼀种⽤于解决⼆分类问题的监督学习算法，其基本原理是使⽤来建模因变量（输出）与⾃变量（输⼊）之间的概率关系。逻辑回归的⽬标是估计某个事件发⽣的概率，通常表示为0或1，例如肿瘤是恶性（1）或良性（0）。
一随机数以概率 p 生成0，以概率（1-p）生成1，怎样生成等概率的 0 和 1 ？
yulin11的专栏
09-19 6074
网站价值 这涉及到概率 分布的内容了,其实也简单只要能找到一个概率为1/2p的函数就解决了. 另外还有一个比较方便的实现: 一随机数f(x)以概率 p 生成0, 那么设g(x)=f(x)>0?0:1;  刚g(x)以概率 1-p 生成0. 所以f(x),g(x)同时生成0的概率为p(1-p)等于同时生成1的概率. 得等概率随机数 function g(x){
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06-19
本文档存放逻辑回归中训练和测试数据，具体内容请看博客~
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酱懵静的博客
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笔记4-数学基础
weixin_40893939的博客
04-22 918
期望mean 在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 方差var 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。 标准差std 方差的算术平方根，因为方差与我们观测的刚量不同，所以...
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暴力扬
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12-04
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作者：寒小阳 &&龙心尘 时间：2015年10月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/49123419。 声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。 1、总述 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率...
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