logistic回归简析

最新推荐文章于 2024-07-22 10:08:20 发布
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本文介绍了Logistic回归的基本概念，包括其作为二值分类任务中的一种重要方法的应用。文章重点讲解了如何通过特征加权生成预测概率，并讨论了权值参数的选择方法。此外，还介绍了损失函数的选择依据以及梯度下降等优化算法。

关于logistic回归的内容参见下面的博客
http://blog.youkuaiyun.com/statdm/article/details/7585153
总结：
1、期望函数h(x)用于实现x到y的变化
2、h(x)是由特征分量x加权后生成的
3、权值的不同取值，h(x)的性能好坏之分
4、因误差分布确定，所以损失函数选择差的平方和
5、梯度下降和最小二乘方法确定最优参数
6、logistic回归应用于二值分类，由满足伯努利分布的g(z)函数映射得到

javac_cn
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