logistic 损失函数的解释

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#机器学习 #概率论 #逻辑回归

博客涉及机器学习、概率论和逻辑回归相关内容。机器学习是信息技术热门领域，概率论为其提供理论基础，逻辑回归是机器学习常用算法，三者结合对数据分析和模型构建有重要意义。

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2.18 Logistic 损失函数的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授
ygl_9913的博客
02-11 719
笔记
logistic回归损失
qq_42578970的博客
01-17 1339
简称log loss，又称交叉熵损失（cross-entropy loss） 设某个样本真实标签只能取0或1，系统得到它取1的概率为p，取0的概率为1-p，而y的实际取值就是y 则公式为 例如，一个样本实际为1，算出来p=0.9，则logloss=-log(0.9)=log(10/9) 再比如，一个样本实际为0，系统计算出的p=0.6，则logloss=-(1-0)log(1-0.6)=-log(0.4)=log(5/2) 因为p处于0到1的闭区间，y只能为1或0，所以这个数越小越好。把一个模型计
2.3 Logistic回归损失函数
IAN27的博客
09-08 2221
上一节，举例说明了一个Logistic回归模型。为了训练Logistic回归模型的参数w以及b，需要定义一个Cost Function。 这是上一节所定义的函数，其中σ 指的是 sigmoid函数。 为了让模型来通过学习调整参数，需要一个训练集样本m。通过在训练集找到参数w和b来得到你的输出 ==> 对训练集中的预测值y ̂ 。 损失函数（误差函数） 用于衡量算法的运行情况。 Loss(error) function: L(y ̂,y) = 1/2 * (y ̂-y)^2 但是使用均方误差不是一个
Logistic 损失函数
ljcboy_123的专栏
10-27 1135
Logistic回归；Logistic loss
精选资源
logistic回归的损失函数（lost function）原理
01-06
logistic回归的损失函数和极大似然估计的关系 记 Φ(x)=11+e−θx \Phi(x)=\frac{1}{1+e^-{\theta x}} Φ(x)=1+e−θx1​ 我们可以把这个sigmoid函数的值看做y等于1的后验估计概率，也就是： p(y=1∣x)=Φ(x) p(y=1|...
Logistic回归损失函数的原理与机制
最新发布
07-26
在 logistic 回归中，损失函数与极大似然估计密切相关。我们首先定义一个 sigmoid 函数 Φ(x)= 1+e −θx 1 ，它表示 y 等于 1 的概率，即 p(y=1∣x)=Φ(x)。由于概率的性质，当 y=0 时，其概率为 p(y=0∣x)=1−Φ(x...
精选资源
Logistic函数的MATLAB实现.rar_Logistic_Logistic函数_logistic算法
07-15
MATLAB的`fminunc`或`fmincon`函数可用于最小化损失函数，从而找到最佳模型参数。 7. **模型评估**： 为了评估Logistic回归模型的性能，可以使用ROC曲线、AUC值、精确率、召回率、F1分数等指标。MATLAB提供了对应...
logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解
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04-15 15万+
有监督学习机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}\{(x^1,y^1),(x^2,y^2),\cdots,(x^m,y^m)\}对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0x_0, 则每个样本包含n+1维特征
吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之24—Logistic损失函数的解释
james9668的博客
05-30 507
教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利。再次由衷感谢吴恩达老师的精彩讲解和无私奉献！ 特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 ...
logistic regession 损失函数
春华秋实
10-27 1136
对于logistic regession问题（prob（t|x）=1/（1+exp（w*x+b））且label y=0或1）请给出loss function和权重w的更新公式及推导。Logistic regression 的loss function 是log loss, 公式表达为： w的更新公式可以由最小化loss function得到，即： 其中大括号里面的部分，等价于逻辑回归模型的对数似然...
Logistic的损失函数的推导.
akon_wong_hkbu的博客
08-30 2523
logistics函数以及损失函数
热衷开源的Boy
03-17 865
对每个神经元求导 正向传递函数值，反向 求导传递误差。 dw2=x1dz db=dz 对m个样本求error，再求平均值 对参数更新 dz=a(1-a) dw=xdz 使用向量代替多个相似公式 全部向量化 ...
机器学习---Logistic损失函数以及神经网络损失函数详解
在人工智能的道路上爬行
09-27 1814
机器学习中最重要的三个部分为网络结构、损失函数、优化策略。 而其中以损失函数最难以理解，主要原因是需要较强的数学知识，其中用的最多的就是参数估计。 所谓参数估计就是：对未知参数θ进行估计时，在参数可能的取值范围内选取，使“样本获得此观测值”的概率最大的参数作为θ的估计，这样选定的有利于”的出现。 在机器学习指的就是，在已知数据集（结果）和模型（分布函数）的情况下，估计出最适合该模型的参数。...
2.18 logistic 损失函数的解释
Claroja
12-31 1429
logistic回归的损失函数
QQ_2642160196的博客
01-23 454
logistic回归2—损失函数
weixin_43484614的博客
05-08 999
分类任务定义 ∙\bullet∙ 给定训练数据D={xi,yi}i=1ND=\{{\mathbf x_{i}, y_{i}}\}_{i=1}^ND={xi​,yi​}i=1N​，其中N为训练样本的数目，i为样本索引，xi\mathbf x_{i}xi​为第i个样本的输入特征，yiy_{i}yi​为对应的输出/响应，yi∈σ，σ={1,...,C}y_{i} \in \sigma，\sigma=\{...
逻辑回归（logistic regression）损失函数（loss function）推导
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04-09 1万+
逻辑回归（logistic regression） 逻辑回归（LR）可以看做线性回归（linear regression）的拓展，二者的区别是：逻辑回归的结果为0或1，即分类；线性回归的结果是连续值，即回归1。 Binary LR 本文重点在二分类逻辑回归，其一般形式为： y^=σ(z)=σ(xTw) . \hat{y}=\sigma(z)=\sigma(\boldsymbol{x^T}\boldsymbol{w})\,. y^​=σ(z)=σ(xTw). 注意，这里σ(z)\sigma(z)σ(z)是Si
C1 - week2 - part8 logistics损失函数的解释 Explanation of logistic regression cost function
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本节我们将从极大似然估计的角度对逻辑回归的损失函数进行简单推导与原理说明
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06-07
Logistic损失函数通常用于二分类问题中，它的表达式为： $J(\theta) = -\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} [y^{(i)}\log(h_{\theta}(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})\log(1-h_{\theta}(x^{(i)}))]$ 其中，$y^{(i)}$代表第$i$个样本的标签，$h_{\theta}(x^{(i)})$表示模型预测的结果，$\theta$为模型参数。 这个损失函数的意义是：当模型预测错误时，损失函数的值越大；当模型预测正确时，损失函数的值越小。通过最小化损失函数，可以使模型更准确地预测分类结果。
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