机器学习之逻辑回归

最新推荐文章于 2022-06-19 10:52:29 发布
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#机器学习

这篇博客深入探讨了机器学习中的逻辑回归。从线性回归基础开始，讨论了误差概念，然后引入似然函数和对数似然，解释它们在模型参数估计中的作用。接着，介绍了梯度下降法及其在优化过程中的应用，讨论了学习率和批处理数量的选择。最后，文章详细阐述了Sigmoid函数，强调其在将预测值转换为概率以进行分类任务的重要性。
线性回归
  • 拟合的平面，斯塔是偏置项
    在这里插入图片描述
  • 整合
    在这里插入图片描述
误差

真实值和预测值之间肯定是要存在差异的，x是真实值，y是预测值
（用 来表示该误差）
对于每个样本：
在这里插入图片描述
误差 是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0方差为 的高斯分布

在这里插入图片描述

似然函数

解释: 什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值
在这里插入图片描述

对数似然

解释: 乘法难解，加法就容易了，对数里面乘法可以转换成加法

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