22.Logistic Regression 与交叉熵损失函数理解及常用损失函数总结

最新推荐文章于 2025-03-29 19:34:25 发布

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【机器学习算法面试】（一）为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵？

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01-28

979

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数

weixin_39608748的博客

12-19

2522

交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。二次代价函数的不足ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时，当发现自己犯的错误越大时，改正的力度就越大。比如投篮...

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【机器学习-11】逻辑回归的-交叉熵损失函数

最新发布

wangshangshang09的博客

03-29

811

梯度下降的求导过程是针对逻辑回归的**交叉熵损失函数**的推导

逻辑回归损失函数

qqrrjj2011的博客

07-22

2014

逻辑回归损失函数

【深度学习学习笔记】3.LogisticRegression之一：实现sigmoid的交叉熵损失函数

cazenove的博客

07-29

1396

# pycharm中动画无法显示，在jupyter里可以屏蔽tensorflow的警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation, rc from IPython.display import HTML import matplotlib.cm as cm impor

逻辑回归模型笔记整理1 - 从概念到推导交叉熵损失函数

Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant

01-18

1570

算法描述逻辑回归，我们不要被其名字所误导，实际上，逻辑回归是一个分类算法。其优点在于，逻辑回归不仅能够进行分类，而且还能够获取属于该类别的概率。这在现实中是非常实用的。例如，某人患病的概率，明天下雨的概率等。算法的分类思想逻辑回归实现分类的思想为：将每条样本进行“打分”，然后设置一个阈值，达到这个阈值的，分为一个类别，而没有达到这个阈值的，分为另外一个类别。对于阈值，比较随意，划分为哪个类别...

60. Logistic Regression 为什么用极大似然函数 - aliceyangxi1987的博客 - 优快云博客

08-03

在Logistic Regression中，损失函数通常选用对数似然损失（Log Loss），而不是其他类型的损失函数，如0-1损失、绝对值损失、平方损失或Hinge损失。对数似然损失在概率模型中非常常见，因为它与最大似然估计直接相关...

人工智能与机器学习之实验1：交叉熵损失函数（对数似然损失函数）

Adoreuu的博客

03-08

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介绍交叉熵损失函数（对数似然损失函数）的概念，并用酒驾数据集训练对率回归模型，并用召回率、精度、F1值等指标评估其分类性能。

逻辑回归原理及sklearn.linear_model.LogisticRegression的参数说明

MR_Trustin的博客

07-25

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一）逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression），是一种用于二分类（binary classification）的算法。和前面讲的支持向量机一样，也可以可以通过搭建多个二分类器进行多分类。逻辑回归的底层基于线性回归。通过输入的样本数据，基于多元线性回归模型求出线性预测方程：图一通过线性回归方程返回的是连续值，不可以直接用于分类业务模型，所以急需一种方式使得将连续的预测值...

一、回归——sklearn.linear_model.LogisticRegression官方文档

Nicole的博客

06-07

3970

1.logistic回归 logistic回归可以用于概率预测、分类等。 2.sklearn.linear_model.LogisticRegression函数参数 LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_wei...

关于逻辑回归损失和交叉熵

qq_28797653的博客

07-12

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关于逻辑回归的损失函数和交叉熵损失的一些看法

逻辑回归与交叉熵

booze_的博客

07-15

979

交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形对于分类问题，我们最好的使用交叉熵损失函数会更有效交叉熵会输出一个更大的“损失”。不使用均方差作为损失函数使用，比如1-0.2的平方产生损失会非常小，因此迭代次数会比较多，训练就会比较慢。逻辑回归问题就是分类问题。sigmoid函数是一个概率分布函数，给定某个输入，它将输出为一个概率值。在keras里,我们使用binary_crossentropy来计算二元交叉熵。..

逻辑回归、交叉熵、softmax

庞琳卓的博客

09-08

2336

什么时候用softmax？ softmax是一种归一化函数，用于将向量中元素的值都归一化0～1之间，并保持其加和为1。公示表达为：根据公式和图片可看出，前一层的激活值越大，经过softmax函数后的值也就越大，又因为softmax的所有输出加和为1，因此，常利用softmax层将激活值与概率实现映射。多元分类（multi-class classification）中，每个样本只

交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）原理及Pytorch代码简介

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chao_shine的博客

05-07

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为了更好的理解交叉熵的意义，先介绍一下相对熵的概念 1、相对熵基本概念相对熵又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence），用来描述两个概率分布的差异性。假设有对同一变量xxx的q(x)q(x)q(x)和p(x)p(x)p(x)两个概率分布,那么两者之间的相对熵可由以下定义： DKL(p∥q)=∑i=1Np(xi)log⁡(p(xi)q(xi)) D_{K L...

逻辑回归损失函数推导

qq_28900249的博客

10-17

1194

逻辑回归中的损失函数&梯度下降

m0_65995252的博客

01-21

2278

交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）是一种用于衡量模型输出与实际标签之间差异的损失函数。在机器学习中，交叉熵损失函数通常用于分类问题中，特别是在逻辑回归和神经网络等模型中。对于一个逻辑回归函数：损失函数公式：简化后的公式：根据损失函数的定义，当的值与目标值越接近，损失函数值越小，预测越准确。所以：

逻辑回归、交叉熵函数、Softmax函数的理解

qq_40950382的博客

03-21

613

逻辑回归的损失函数 线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数，定义如下：其中： (xy)ϵD 是包含很多有标签样本 (x,y) 的数据集。 “y”是有标签样本中的标签。由于这是逻辑回归，因此“y”的每个值必须是 0 或 1。 “y’”是对于特征集“x”的预测值（介于 0 和 1 之间）。逻辑回归中的正则化正则化在逻辑回归建模中极其重要。如果没有正则化，逻辑回归的渐近性...

回归算法——Logistics回归、Log对数损失（交叉熵损失）

JustKian的博客

10-17

7048

回归算法——Logistics函数、Log对数损失、交叉熵损失 1.定义 Logistic算法是一个二分类算法，它通过Sigmoid函数，把函数值映射到0~1之间。其概率估计函数公式如下： p^i=hθ(Xi)=σ(θTXi) \hat p_i=h_\theta(X_i)=\sigma(\theta^TX_i) p^i=hθ(Xi)=σ(θTXi) 其中p^i\hat p_ip^i...

sigmoid/逻辑回归要用交叉熵/最大似然的原理

盘一哈nlp

07-22

698

为什么选择交叉熵 结论：在使用sigmoid作为激活函数的时候，cross entropy相比于平方损失函数，具有收敛速度快，更容易获得全局最优的特点；使用softmax作为激活函数，log-likelihood作为损失函数，不存在收敛慢的缺点。对于损失函数的收敛特性，我们期望是当误差越大的时候，收敛（学习）速度应该越快。对于一个神经元/逻辑回归，可以表示为： z=wx+v,y=σ(z)z =...

logistic regression损失函数的导函数python代码

04-03

在Python中，logistic regression的损失函数是交叉熵损失函数。其导函数可以使用以下代码计算： ```python def sigmoid(z): # Sigmoid函数 return 1 / (1 + np.exp(-z)) def logistic_loss_gradient(X, y, theta): # 计算logistic regression的损失函数的导函数 m = len(y) h = sigmoid(X.dot(theta)) grad = (1/m) * X.T.dot(h - y) return grad ``` 其中，sigmoid函数用于将线性回归的结果转换为概率值。logistic_loss_gradient()函数计算损失函数的导函数，其中X是特征矩阵，y是标签向量，theta是模型参数。返回的是导数矩阵。