笔记-logistic回归损失函数

最新推荐文章于 2025-05-20 14:03:05 发布
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分类专栏： 深度学习 吴恩达课程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SoHardToNamed/article/details/88648803
本文探讨了在logistic回归中如何确定参数和。通过训练集进行监督学习，使用损失函数衡量预测值与正确值的差距。由于目标是找到损失函数的最小值，凸优化的概念被引入。理想的损失函数应该是凸函数，文中提到了如何构造这样的函数并优化模型，最终通过整体成本函数的最值来优化模型。

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在上一篇博文中，我们成功构建了logistic回归的数学模型\hat{y}=\sigma (\omega ^{T}*x+b)，但是\omega和b的值应该如何确定呢？

那么我们就需要用到训练集，让模型进行监督学习，训练集中包含自变量x和对应的正确的输出y，我们需要做的就是不断调整\omega和b的取值，使得模型对于训练集中自变量的输出能最优地符合训练集中标定好的正确结果。下面我们具体来谈一谈如何实现对模型的训练。

为了完成上诉训练，我们需要知道模型的结果与正确结果的相差几何，基于此，我们很容易想到可以模仿概率论对方差的定义，构造一个损失函数用来衡量算法的运行效果，于是我们可以构造损

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2.3 Logistic回归损失函数
IAN27的博客
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上一节，举例说明了一个Logistic回归模型。为了训练Logistic回归模型的参数w以及b，需要定义一个Cost Function。 这是上一节所定义的函数，其中σ 指的是 sigmoid函数。 为了让模型来通过学习调整参数，需要一个训练集样本m。通过在训练集找到参数w和b来得到你的输出 ==> 对训练集中的预测值y ̂ 。 损失函数（误差函数） 用于衡量算法的运行情况。 Loss(error) function: L(y ̂,y) = 1/2 * (y ̂-y)^2 但是使用均方误差不是一个
Logistic 回归详解 交叉验证概念
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12-16 8046
目录(?)[+] 有监督学习 机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。  既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述：  {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0, 则每个样本包含n+1维特征：
【机器学习】logistic回归
最新发布
PANSS__的博客
05-20 770
Logistic回归是一种用于解决二分类问题（也可扩展到多分类）的监督学习算法，预测结果是 概率值（0到1之间）。
2.3 logistic回归损失函数
dujiahaogod的博客
04-01 9509
为了训练logistic回归模型的参数w以及b，需要定义一个成本函数。让我们来看一下。用logistic回归来训练的成本函数。一、扼要重述回忆一下，这张幻灯片的函数，你的输出y^=sigmoid(w^Tx+b)，这里定义为sigmoid（z）。为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。很自然地，你想通过在训练集，找到参数w和b，来得到你的输出，对训练集中预测值，将它写成y^（l），我...
logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解
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有监督学习机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}\{(x^1,y^1),(x^2,y^2),\cdots,(x^m,y^m)\}对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0x_0, 则每个样本包含n+1维特征
logistic回归的损失函数（lost function）原理
01-06
logistic回归的损失函数和极大似然估计的关系 记 Φ(x)=11+e−θx \Phi(x)=\frac{1}{1+e^-{\theta x}} Φ(x)=1+e−θx1​ 我们可以把这个sigmoid函数的值看做y等于1的后验估计概率，也就是： p(y=1∣x)=Φ(x) p(y=1|x)=\Phi(x) p(y=1∣x)=Φ(x) 那么y=0的时候自然是补事件 p(y=0∣x)=1−Φ(x) p(y=0|x)=1-\Phi(x) p(y=0∣x)=1−Φ(x) 我们可以把这两个式子简化一下,得到 p(y∣x)=Φ(x)y(1−Φ(x))1−y p(y|x)=\Phi(x)^y(1-\P
吴恩达深度学习课程笔记--逻辑回归和损失函数
Joyceholm的博客
05-19 767
吴恩达人工智能课程笔记，持续更新
python实现logistic的案例_机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归
weixin_36216860的博客
01-29 765
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林轩田《机器学习基石》课程笔记10 -- Logistic Regression1
08-03
《机器学习基石》课程笔记10 -- Logistic Regression1主要探讨了逻辑回归（Logistic Regression）这一重要的二分类算法。逻辑回归是一种线性模型，但它的输出不再是连续的实数值，而是用于解决离散的二分类问题，即...
小白的机器学习笔记（八）----Logistic回归处理二分类
张小白的博客
08-09 8487
前面介绍了针对连续值的线性回归，现在我们继续学习针对离散值的Logistic回归。在绪论里面已经说过，回归针对连续，分类针对离散，这里又说Logistic回归针对离散，到底是怎么一回事？其实Logistic回归问题就是一种分类问题，只是名字叫这个而已······ 我们来看看为啥说线性回归不太适合分析离散值。 第一点原因，因为数据离散分布，受描点的影响大，很容易因为少数几种情况导致拟合的线偏离正...
Logistic回归 - 损失函数推导(最大似然&交叉熵)
Momentum
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2.3 Logistic 回归损失函数-深度学习-Stanford吴恩达教授
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04-09 1万+
逻辑回归（logistic regression） 逻辑回归（LR）可以看做线性回归（linear regression）的拓展，二者的区别是：逻辑回归的结果为0或1，即分类；线性回归的结果是连续值，即回归1。 Binary LR 本文重点在二分类逻辑回归，其一般形式为： y^=σ(z)=σ(xTw) . \hat{y}=\sigma(z)=\sigma(\boldsymbol{x^T}\boldsymbol{w})\,. y^​=σ(z)=σ(xTw). 注意，这里σ(z)\sigma(z)σ(z)是Si
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h2728677716的博客
02-23 2063
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逻辑回归损失函数
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【学习任务】 Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？ Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？ 为什么不用线性回归做分类？ Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？ Logistic回归的参数为什么不像线性回归那样直接公式求解？ Logistic回归与线性回归有哪些联系？ 一.Logisti...
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01-19 2312
sigmoid函数求导： https://blog.youkuaiyun.com/u012421852/article/details/79614417 通过logistic曲线就可以知道 1）sigmoid函数是一个阀值函数，不管x取什么值，对应的sigmoid函数值总是0<sigmoid(x)<1。 2）sigmoid函数严格单调递增，而且其反函数也单调递增 3）sigmoid函数连续 4）...
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转载于:https://www.cnblogs.com/shanlizi/p/9116468.html
2.18 Logistic 损失函数的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授
ygl_9913的博客
02-11 695
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