逻辑回归总结

最新推荐文章于 2024-05-19 14:00:00 发布
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本文探讨了二分类问题中概率与自变量间S型曲线的关系，并对比了逻辑回归与自适应线性网络的相似之处及逻辑回归使用Sigmoid函数作为激活函数的特点。

二分类问题的概率与自变量之间的关系图形往往是一个S型曲线

同时逻辑回归与自适应线性网络非常相似，两者的区别在于逻辑回归的激活函数是Sigmoid function

 

 

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杨秀璋的专栏
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雪雪
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08-11 1060
简介 逻辑回归虽然名字中有回归两字，但其属于分类算法的一种，常用于二分类问题，但其也可以适用于多分类，本文主要针对二分类进行说明，逻辑回归因其形式简单，模型的可解释性非常好，资源占用小，尤其是内存等优势在工业中界应用比较广泛，逻辑回归用一句话可以概括为：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到二分类的目的，可以看到其包含了挺多知识点：假设、极大似然函数（损失函数）、梯度下降（求解方法）、二分类（目的）等，在介绍逻辑回归算法原理之前先来复习几个数学知识点。 相
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weixin_42936560的博客
08-11 2238
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DellTower的博客
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