2.9 logistic 回归中的梯度下降法

最新推荐文章于 2022-11-17 10:30:44 发布
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#人工神经网络

博客围绕人工神经网络展开，但具体内容缺失。人工神经网络是信息技术领域重要概念，在诸多方面有应用。

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深度学习（一）Logistic 回归与梯度下降
Sunwish的博客
03-03 1553
概述 本篇属于理论篇，介绍了针对二元分类问题的 Logistic 回归与梯度下降，以及 Logistic 回归当中的梯度下降是如何进行参数优化的。 1.0 Logistic 回归概述 Logistic 回归是一种广义上的线性回归，也是一个用在监督学习当中的学习算法，一般用于输出值为0或1，即"是"或"不是"的问题当中
2.9 Logistic回归中的梯度下降法
IAN27的博客
09-08 700
举例，使用之前定义的logistic回归的公式 现在我们通过计算图写出这个样本的流程图 > 假设样本中，只有两个特征x1和x2 为了计算出z，还需要w1，w2，以及b参数> 然后，我们通过z去计算y ̂ ==> 最后计算，损失（误差）函数L ==> 综上，在logistic回归中，我们需要做的就是通过变换w与b的值，去让损失函数变成最小值。 在之前，我们已经描述了前向传播的步骤，在单个训练样本上计算损失函数。接下来让我们讨论一下怎么向后计算偏导数。 我们的目标是找到损失函数的
【logistic regression】01logistic回归中的梯度下降法
Enchanted to meet U
08-03 227
一、logistic回归中的公式 二、向后计算偏导数 1.计算“da” 2.计算“dz” 使用链式求导法则 3.计算“dw1”、“dw2” 4.更新w1、w2、b a这里是学习率
logistic回归中的梯度下降法怎么来的
weixin_38812277的博客
12-15 320
转载地址：http://blog.csdn.net/whai362/article/details/51860379#t0
2.9 logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）
weixin_34130389的博客
09-08 218
怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算...
2.9 Logistic 回归的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授
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04-04 1万+
Logistic 回归的梯度下降法 课程PPT
使用梯度下降法的逻辑回归
weixin_46206859的博客
11-12 2180
#加载包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline path = 'LogiReg_data.txt' #header=None：表示文件中的第一行不会被默认设置成列名。 #names用来设置列名 pdData = pd.read_csv(path,header=None,sep = ',',names=['Exam 1','Exam 2','Admitted']).
【机器学习】线性回归 Logistic回归 原理详解 数学推导
Tinkle2015
11-07 1844
什么是回归？回归问题中涉及到哪些概念？ 回归：是研究一组随机变量y（因变量）和另一组随机变量x（自变量）之间关系的统计分析方法。 回归误差：y真实 = y预测 + ε误差     误差的高斯分布：未说明情况下，一般认为案例所给的有限样本中，对于每个样本的 真实标记值y 与 其根据回归函数所得的预测值 之间的误差： e(i) 是服从均值0，方差δ^2的高斯分布（正态分布） 似然函数 &a...
matlab逻辑回归工具箱,matlab-逻辑回归二分类（Logistic Regression）
weixin_36397146的博客
03-17 2969
逻辑回归二分类用到的预测函数为其中，h为预测函数(大于0.5为一类，小于等于0.5为另一类)。θ为各个特征的参数。θ=[θ1,θ2,θ3...]T损失函数J(θ)为利用梯度下降算法进行参数的更新公式如下：其中，α是学习率参数，λ是正则项参数，需要自己输入。用上述三个公式即可写出一般情况下的逻辑回归分类，经试验，其分类效果在我的测试数据下有90%以上准确度。以下代码为了演示方面，只提供了两个特征值，...
监督学习 | 线性分类 之Logistic回归原理及Sklearn实现
侠的博客
08-27 1572
文章目录1. Logistic 回归1.1 Logistic 函数1.2 Logistic 回归模型1.2.1 模型参数估计2. Sklearn 实现参考资料 相关文章： 机器学习 | 目录 监督学习 | 线性回归 之多元线性回归原理及Sklearn实现 监督学习 | 非线性回归 之多项式回归原理及Sklearn实现 监督学习 | 线性回归 之正则线性模型原理及Sklearn实现 1. Logis...
Logistic算法（随机梯度下降法）的Python代码和数据样本
03-12
资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。
笔记-logistic回归中的梯度下降法
SoHardToNamed的博客
03-21 589
前面我们讲到，logistic回归函数为： 使用的损失函数为： 假设输入的样本只有两个特征值。则对于我们要求最小值的损失函数来说，输入的参数为：。表示成计算图为： 如果数据沿着前向传播的路径，则可以得到损失函数对应于输入的值。如果要使用梯度下降法找到函数的最小值，则需要将数据反向传播。通过反向传播分别得到参数的导数。就可以使用梯度下降法的迭代公式： 来找到最值点啦！...
入门学习-------logistic回归及梯度下降算法
wu740027007的博客
07-23 3700
logistic回归 假设现在有一些数据点，需要用一条直线对这些数据点进行拟合，该过程就叫做回归。 logistic回归主要用来解决二分类预测问题，例如判断一张图片是否是猫，一个人是否患有相关疾病等。所以logistic回归的输出值是一个介于0~1之间的概率值。如果用普通的线性函数Y=WX+b，Y的大小是跟随X的变化会线性的增加或缩小，不满足概率值的条件。 所以此时可以借助sigm...
神经网络基础--1.5 logistic回归中的梯度下降法
weixin_41988224的博客
03-03 391
计算图
第二周 神经网络基础 2.9 logistic回归中的梯度下降法
qq_28019007的博客
06-23 151
（三）Logistic回归的梯度下降 --- 吴恩达深度学习笔记
平凡
11-17 1067
Logisitic回归的梯度下降
logistic回归|梯度下降|牛顿法总结
GODSPEED
06-16 1万+
1.logistic回归模型logistic回归是用线性模型解决分类问题的算法 考虑现在有一个样本集合，样本特征有两维，要用一条直线作为这两类的分界线，如下图所示 也就是说logistic算法就是要找到这么一条直线，使得可以对样本进行分类。但是由于是分类问题，所以我们使用方差来度量模型就不合适了，这也正是logistic算法解决的问题。在这里，我们需要一个函数，可以将线性模型的预测值转换成0/1
logistic回归梯度下降算法
gongxun1234的博客
12-03 636
在《机器学习实战》一书的第5章中讲到了Logistic用于二分类问题。书中只是给出梯度上升算法代码，但是并没有给出数学推导。故哪怕是简单的几行代码，依然难以理解。 由于sigma函数的特性，我们可作出如下的假设： 上式即为在已知样本X和参数θ的情况下，样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率。 将两个公式合并成一个，如下： 既然概率出来了，那么最大似然估计也该出场了。假定样
logistic回归+梯度下降算法
xinming_365的博客
02-21 1005
logisitic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归。我们希望接收所有的输出，然后预测出类别。在两个类别的情况下，输出0，1来代表，这种函数是单位阶跃函数。 sigmoid函数具有该性质: sigmoid函数公式是： sigmoid(z)=11+exp(−z)sigmoid(z)=11+exp(−z)sigmo...
logistic回归中的梯度下降法
07-28
在logistic回归中，梯度下降法是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数。梯度下降法的目标是通过迭代更新模型参数，使得损失函数达到最小值。 具体来说，在二项逻辑斯蒂回归中，损失函数通常使用对数似然损失函数。对于每个样本，损失函数的计算可以通过求解负对数似然函数得到。然后，通过计算损失函数对模型参数的偏导数，即梯度，来更新模型参数。 在梯度下降法中，每次迭代都会根据当前参数的梯度方向来更新参数。具体的更新规则可以使用学习率来控制每次迭代的步长。通过不断迭代更新参数，最终可以找到损失函数的最小值，从而得到最优的模型参数。 需要注意的是，在logistic回归中，梯度下降法可以使用批量梯度下降、随机梯度下降或者小批量梯度下降等不同的变种。每种变种都有其优缺点，选择合适的梯度下降法取决于具体的问题和数据集。 总结起来，logistic回归中的梯度下降法是一种通过迭代更新模型参数来最小化损失函数的优化算法。它是一种常用且有效的方法，用于训练logistic回归模型。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [逻辑斯蒂回归以及它的梯度下降法](https://blog.csdn.net/Alter__/article/details/109449043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式）](https://blog.csdn.net/chenqianhe2/article/details/115009758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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