Logistic回归与sigmoid

最新推荐文章于 2024-07-30 11:29:45 发布
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分类专栏： DM&ML 文章标签： Logistic回归 数学 算法
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Logistic回归是一种用于分类的线性模型，常用于线性分类。它通过结合线性回归与sigmoid激活函数，将预测结果转换为0~1区间，适用于二分类问题。在神经网络中，每层也可以视为Logistic回归。本文探讨了Logistic回归的基本原理，并欢迎读者交流讨论。

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Logistic回归是一种常用的分类方法，虽然名字叫回归，但它的确是一种用于分类的方法，常用于线性分类或者配合其他应用如神经网络中的每一层可以看成一个logistic回归问题。Logistic 回归本质上是一个线性回归，只不过是在线性回归之后再加了一层激发函数，通常采用sigmoid函数作为激发函数，激发函数的作用是将线性回归的结果映射到0~1区间里。

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