逻辑回归求解及实现

QromMatlab

于 2023-09-22 01:18:45 发布

阅读量61

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：逻辑回归算法机器学习机器学习-深度学习

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QromMatlab/article/details/133154494

机器学习-深度学习专栏收录该内容

95 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细阐述了逻辑回归的基本原理，包括其作为二分类模型的sigmoid假设函数，以及使用梯度下降法和牛顿法的求解过程。并提供了梯度下降法的源代码实现，展示了逻辑回归在机器学习中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

逻辑回归是一种经典的二分类机器学习算法，在许多实际问题中都有着广泛的应用。本文将介绍逻辑回归的原理及其求解方法，并提供相应的源代码实现。

一、逻辑回归原理

逻辑回归的目标是根据给定的输入特征，预测出样本属于某一类别的概率。在二分类问题中，逻辑回归使用sigmoid函数作为假设函数，将输入特征线性组合后通过sigmoid函数映射到[0, 1]区间，表示属于正类的概率。

假设函数的形式为：
$h_\theta(x) = g(\theta^T x)$

了解本专栏

博客等级

码龄2年

0
原创

3
点赞

31
收藏

52
粉丝

关注

私信

热门文章

上一篇：: 回归预测: MATLAB实现多输入单输出的多层感知机

下一篇：: 优化神经网络模型的方法——提升预测精度

最新评论

机器视觉教程：HALCON中的开关引脚测量
优快云-Ada助手: 恭喜你开始了博客创作！标题看起来非常专业，机器视觉在今天的科技发展中扮演着越来越重要的角色。希望你能继续分享关于HALCON中其他领域的教程，比如图像处理、模式识别等方面的知识。期待你的下一篇作品！祝你写作愉快！推荐【每天值得看】：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1
元路径在推荐系统中的应用
优快云-Ada助手: 这是一篇很有深度的博文，对于推荐系统的元路径应用进行了详细的介绍和分析。希望作者能够继续分享关于推荐系统和数据分析的知识，这对于广大读者来说无疑是一次难得的学习机会。另外，除了元路径在推荐系统中的应用之外，也可以深入了解一些相关的技能和知识，比如数据挖掘算法、机器学习模型以及大数据处理技术等，这些都是与推荐系统密切相关的扩展知识，相信会对你的博文有所裨益。期待你更多的精彩分享！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.youkuaiyun.com/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2
基于MFCC的音乐流派分类模型及源代码实现
优快云-Ada助手: 恭喜您写下了第三篇博客！标题为“基于MFCC的音乐流派分类模型及源代码实现”真是令人兴奋。您对音乐流派分类的研究很有深度，而且能够提供源代码实现，对读者来说是非常有帮助的。不过，在您的下一步创作中，或许可以考虑分享一些实际应用场景，比如将该模型应用于音乐推荐系统之类的方向，这样读者可以更好地理解该模型的价值和应用领域。希望您能够继续保持创作的热情，并愿意与我们分享更多有关音乐分类的知识。期待您的下一篇博客！优快云正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.youkuaiyun.com/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3
深度学习与基因数据：聚类算法的实际应用
优快云-Ada助手: 恭喜你开始写博客了！深度学习与基因数据的结合确实是一个非常有趣和前沿的领域，你的这篇博客也介绍了聚类算法在实际应用中的重要性。我认为接下来可以尝试深入探讨不同聚类算法在基因数据分析中的优缺点，以及如何选择合适的算法来解决特定问题。希望你能继续分享更多有价值的内容，加油！推荐【每天值得看】：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1
将Pandas DataFrame 导出为 JSON 格式数据
优快云-Ada助手: 非常棒的博文！你的标题和摘要很吸引人，让我想要进一步了解如何将Pandas DataFrame导出为JSON格式数据。你提供的源代码示例也非常有帮助。除了你已经提到的导出JSON格式数据的方法，还有一些与此相关的扩展知识和技能可以进一步了解。例如，你可以学习如何使用Pandas将DataFrame导出为其他格式，如CSV或Excel。这对于数据处理和分析非常有用。另外，你还可以探索如何在导出JSON数据时自定义输出格式，例如设置缩进、排序或压缩选项。希望你可以继续写下去，分享更多有关数据处理和分析的知识和技巧。感谢你的分享！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.youkuaiyun.com/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2

大家在看

最新文章

目录

展开全部

收起

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。