一文读懂逻辑回归

MyObject-C

于 2021-06-16 17:27:07 发布

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分类专栏：人工智能

原文链接：https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11871108.html

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本文深入探讨了深度学习中的优化算法，包括基本的梯度下降法及其变种，详细解释了FTRL优化器的工作原理，并介绍了加权逻辑回归（weightedLR）的应用。同时，还讨论了因子分解机（FM）在特征组合中的作用以及在实际问题中的实现。链接提供了更多相关资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

log：

公式：

求导：

求导：

LR：

https://www.imooc.com/article/46843

ftrl优化：

https://www.cnblogs.com/massquantity/p/12693314.html

weighted LR：

https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11871108.html

FM：

http://castellanzhang.github.io/2016/10/16/fm_ftrl_softmax/#more

https://cloud.tencent.com/developer/article/1772608

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