逻辑回归：线性二分类和非线性激活

最新推荐文章于 2024-11-02 17:07:05 发布
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分类专栏： 机器学习 深度学习 文章标签： 逻辑回归 LR 激活函数 Sigmoid
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本文介绍了逻辑回归作为线性分类器的概念，探讨了其在二分类问题中的应用。逻辑回归通过Sigmoid激活函数实现非线性映射，但其分类边界仍为直线。同时，文章提及逻辑回归与神经网络的联系，以及在深度学习中使用Sigmoid激活函数可能遇到的梯度消失问题。此外，还讨论了交叉熵和KL散度在模型优化中的作用。

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目录

 

背景介绍

逻辑回归

逻辑回归属于线性分类器？

神经网络

交叉熵与KL散度

激活函数

自然逻辑

背景介绍

比如，当已知y的区间为[0, 1] 时，线性回归就保证不了预测值属于这个区间。

Selva Prabhakaran blog

逻辑回归

Logistic Regression：二分类线性分类器。

NG cs229

逻辑回归属于线性分类器？

逻辑回归是个二分类器(binary classification)。
虽说逻辑函数是"S"形曲线，但其分类边界还是一条直线，所以归为线性分类器。
由于S形曲线，输入很大或很小时，输出并不敏感，能有效处理一

最低0.47元/天 解锁文章
【机器学习】监督学习--（分类）决策树②
Roaddd的博客
02-15 306
注：数据集在文章末尾 （1）决策树–线性二分类 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import tree # 载入数据 data = np.genfromtxt("LR-testSet.csv", delimiter=",") x_data = data[:,:-1] y_data = data[:,-1] pl
二分类logistic回归——平面点分类问题的实现
VincentWeng1的博客
03-04 829
二分类logistic回归——平面点分类问题的实现 概述 对于二分类问题，logistic回归的目标是希望找到一个决策边界，将两类区分开来 感知机模型 对于一个输入xxx，如果存在样本点使得hw(x)=∑i=1mwixi+b>0h_w(x)=\sum_{i=1}^mw_ix_i+b>0hw​(x)=∑i=1m​wi​xi​+b>0，那么判定它的类别为1，否则判定它的类别为0 logistic回归 在感知机模型基础上进行了改进，通过分类概率P(Y=1)P(Y=1)P(Y=1)与输入xxx之间
逻辑回归——线性二分类（机器学习）
公众号：风景邮递Yuan的博客
11-14 1172
线性回归和逻辑回归回归给出的结果是事件成功或失败的概率。当因变量的类型属于二值（1/0，真/假，是/否）变量时，我们就应该使用逻辑回归。而逻辑回归的目标是“拟合”0或1两个数值，而不是具体连续数值，所以称为广义线性模型。逻辑回归又称Logistic回归分析，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
逻辑回归作分类，引入非线性函数
qq_36530187的博客
04-28 790
逻辑回归，是名为“回归”的线性分类器 ，本质是由线性回归变化而来，一种广泛用于分类问题的广义回归算法。 通过函数z，线性回归使用输入的特征矩阵X输出一组连续型的标签枝y_pred,完成预测连续型变量的任务。若是离散型变量，则引入联系函数，让值无限接近0或1，二分类任务，逻辑回归的联系函数为Sigmoid函数 为什么选择逻辑回归： 逻辑回归对线性关系的拟合效果好到丧心病狂；逻辑回归计算快；逻辑回归返回的分类结果不是固定的0，1，而是以小数形式呈现的类概率数字。并不是真正的概率，只是最大似..
手写数据集非线性最小二乘二分类实现
weixin_44562141的博客
08-06 337
文章目录一、非线性最小二乘二、Levenberg-Marquardt1.牛顿法2.高斯牛顿法3.Levenberg-Marquardt算法代码实现 一、非线性最小二乘 对于非线性等式 fi(x)=gi(x)−yi=0,i=1,...,mf_i(x)=g_i(x)-y_i=0 , i = 1, . . . , mfi​(x)=gi​(x)−yi​=0,i=1,...,m 写作向量形式f(x)=(f1(x),...,fm(x))f(x) = (f_1(x), . . . , f_m(x))f(x)=(f1​(
神经网络-非线性问题的处理-二分类
liuxiaoqintanling的博客
03-08 1238
""" 以前我们涉及的都是线性问题 现在我们涉及的是非线性问题 什么是非线性问题？： 计算结果是一条直线的问题叫做线性问题，要么递增，要么递减 而非线性问题不会走这种极端，它是有一个过程的变化 """ """ 以三好学生的评选规则来引入非线性问题 1.学校还是要评选三好学生，学校已经颁布了三好学生的评选结果，所有家长已经知道了自己孩子是否被评选上三好学生 2.所有家长知道自己孩子的德育分，智育...
线性回归与逻辑回归：深入解析机器学习的基石模型
数据与算法架构提升之路专栏
12-08 1540
线性回归和逻辑回归是机器学习领域中最基础和重要的两种模型，常常作为入门学习的重点。下面我将对这两种模型的主要内容进行更详细的介绍。
Logistic-regression:线性回归和逻辑回归类的实现
04-04
逻辑回归通过将线性回归的输出通过一个非线性函数（称为激活函数或链接函数），通常是Sigmoid函数，转换为[0,1]之间的概率值： \[ g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} \] 这里的\( z \)是线性组合 \( w_0 + w_1x_1 + w_2x_...
猫-非猫图二分类_逻辑回归_pytorch_二分类_machinelearning_
10-03
输入层接收图像特征，隐藏层可能包含若干全连接层（Dense Layer）和激活函数，如ReLU，以引入非线性。最后，输出层使用Sigmoid激活函数，确保输出值在0和1之间，可以直接解释为猫和非猫的概率。 **数据处理** 数据...
Python 逻辑回归：开启分类问题的智慧之门
最新发布
lemeje的博客
11-02 799
逻辑回归在分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关，简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最好结果的影响。在这篇博客中，我们将深入探索 Python 中逻辑回归的奥秘，从其理论基础到实际的代码实现，帮助大家全面掌握这个强大的工具。下面这个实例提供某卫生组织收集的人群类型属性及早餐饮品数据，需要分析不同类型的人群与早餐饮品之间之间的关系，要求通过逻辑回归算法，建立人群与早餐饮品之间的逻辑关系，以达成通过人群属性预测早餐饮品的目标。为了防止过拟合，我们可以在逻辑回归中使用正则化。
非线性时间序列数据集以及代码
11-22
<>书的数据集以及代码
python基于tensorflow的二分类的实现方法（注释超详细！）
05-15
代码使用tensorflow实现的神经网络二分类，数据集为糖尿病化验数据，其中前八列为特征，第九列为期望结果，准确率81.75%，内有详细的代码注解，适合新手学习使用
MLP实现非线性二分类 keras简单应用
Nick的博客
07-23 2699
import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv("MLP_test_data.csv") data.head() 数据自己用excel生成的… 再处理一下输出： print(type(data),type(data.loc[:,'x'])) data_x = [] data_y = [] data_lable = [] for index, row in data.iterrows(): # print(type(row),r
深度学习基础之-5.1非线性分类-二分类（神经元解决异或问题）
Susan Wong
05-19 5865
逻辑异或门 样本 1 2 3 4 x1 0 0 1 1 x2 0 1 0 1 y 0 1 1 0 理想分类结果 实践证明两层神经网络可以解决问题。我们可以模拟这个思路，用两层神经网络搭建如下模型： 输入层两个特征值x1, x2 {（0, 0），（0, 1），（1，0），（1, 1）} 隐层2x2的权重矩阵和2x1的偏移矩阵 隐层由两个神经元构成 输出层有一个神经元使...
非线性二分类——机器学习
公众号：风景邮递Yuan的博客
11-24 2032
​为克服线性函数分类效果不足的问题，非线性分类器中引入了非线性函数来提升分类效果。非线性分类器用一个曲面或者多个超平（曲）面的组合将两组样本隔离开。一个典型的非线性分类器就是决策树，它的主要思想就是用多个线性分类器的组合来将两组样本隔离开。 决策树采用非常直观的方式来对样本进行分类，你只需要针对样本的特征问一系列问题就能将各样本分离开来。二、算法原理；线性分类：是用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为y=wx，对于二维的情况，可以理解为一条直线，如一次函数。
tensorflow2.0入门之多层感知机进行二分类
qq_44971458的博客
07-03 1349
tensorflow2.0封装了Keras的高阶API，可以很方便的调用Keras里面的函数实现各类算法 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 Keras可以很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象，所以构建神经网络的方法对于普通开发者来说，相对tensorflow，Keras更易上手。 并且Keras也是tensorflow官方在tensorflow2.0开始极力
使用TensorFlow实现二分类
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修炼之路
10-23 3万+
使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类，主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据，通过定义一种正负样本的区别，通过TensorFlow来构造一个神经网络来实现二分类。 一、神经网络结构 输入数据：定义输入一个二维数组（x1,x2），数据通过numpy来随机产生，将输出定义为0或1，如果x1+x2&lt;1,...
kaggle 猫狗数据集二分类 系列(4)使用神经网络可视化 去看网络中间层提取的特征是什么样子
q742971636的博客
09-16 2699
系列(1)构建模型进行二分类，保存模型，画出走势图 系列(2)采用数据增强再次训练 系列(3)采用预训练网络再次训练 系列(4)使用神经网络可视化 去看网络中间层提取的特征是什么样子 ...
非线性回归（逻辑回归）
qq_36890572的博客
11-14 5242
一.理论 1.概率 1）定义：对一件事发生的可能性的衡量； 2）范围：0 3)计算方法： a.根据个人置信 b.根据历史数据 c.根据模拟数据 4）条件概率 定1 2.逻辑回归（Logistic Regression） 1）在特定的场景中，线性回归不能正确的分类数据 2）基本模型 定2 定3 3.Cost函数（代价最小化） 线性回归： 定4
逻辑回归与线性分类：随机梯度下降方法解析
- **线性回归的扩展**：线性分类可以看作是线性回归模型在分类问题上的扩展，通过引入非线性变换和核技巧，可以构建更复杂的模型，如支持向量机（SVM）。 - **多类线性分类**：线性分类器可以通过“一对多”（one-vs...
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