机器学习100天（十七）：017 逻辑回归梯度下降

最新推荐文章于 2025-06-01 12:01:22 发布
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分类专栏： 机器学习100天 文章标签： 逻辑回归 人工智能 深度学习 算法
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本文是机器学习100天系列的第17天，主题是逻辑回归的梯度下降。介绍了如何推导逻辑回归模型中参数w和b的梯度表达式，通过代价函数J，展示了从Z到Y^再到J的计算过程，最终得出W和b的更新公式。

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机器学习 100 天，今天讲的是：逻辑回归-梯度下降！

在讲解了逻辑回归的基本原理和损失函数之后，我们来推导逻辑回归模型中参数 w 和 b 的梯度表达式。

在这里插入图片描述

我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：

Z = W T X + b Z=W^TX+b <

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机器学习100天（十五）：015 逻辑回归基本原理
红色石头的专栏
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机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归基本原理。
《Python星球日记》 第44天: 线性回归与逻辑回归
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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【Machine Learning】10.逻辑回归的梯度下降
m0_51371693的博客
09-24 650
在线性回归多项式回归中有的梯度下降，在逻辑回归中同样有。
逻辑回归与梯度下降法
m0_48489427的博客
04-17 641
前进一小步，不断修正w和b。每次迭代更新w和b后，都能让J(w,b)更接近全局最小值。引入Sigmoid函数，让输出限定在[0,1]之间，y^=Sigmoid(wTx+b)=σ(wTx+b)梯度下降算法是先随机选择一组参数w和b值，然后每次迭代的过程中分别沿着w和b的梯度（偏导数）的。单个样本损失函数：L(y^,y)=−(ylog y^+(1−y)log (1−y^))计算该逻辑回归的反向传播过程，即由Loss function计算参数w和b的偏导数。逻辑回归的线性预测输出可以写成：y^=wTx+b。
逻辑回归的梯度下降计算
tigerlib的博客
11-04 606
目的：找到损失函数的最小值；方法：梯度下降 z=wTx+bz = w^Tx + bz=wTx+b y^=a=σ(z)\hat{y} =a= \sigma(z)y^​=a=σ(z) 损失函数 单个训练样本的损失函数： L(y^,y)=−(ylog⁡y^)−(1−y)log⁡(1−y^)L(\hat{y},y) = -(y\log\hat{y})-(1-y)\log(1-\hat{y})L(...
机器学习 day12（逻辑回归的梯度下降，过拟合及解决办法）
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逻辑回归的梯度下降
逻辑回归中的梯度下降法
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01-15 1384
逻辑回归梯度下降法求参数更新
中文版《机器学习100天》：每天学一点，入门更轻松
在《机器学习100天》的项目中，学习者将掌握逻辑回归的原理，并通过实现逻辑回归模型来解决二分类或多分类问题。 4. K最邻近算法（K-Nearest Neighbors，KNN） KNN算法是一种简单的分类与回归方法，其思想是通过...
【人工智能】机器学习、分类问题和逻辑回归的基本概念、步骤、特点以及多分类问题的处理方法
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【机器学习】什么是逻辑回归中的代价函数？如何在逻辑回归中去实现梯度下降？
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我们学习了线性回归中使用的平方误差代价函数并不适用于逻辑回归，为了实现逻辑回归中进行梯度下降，我们定义了一个单个训练示例的损失，还提出了逻辑回归损失函数的定义 通过这种损失函数的选择，整体的代价函数是凸的，这样我们就可以使用梯度下降得到全局最小值，除此之外，逻辑损失函数还可以简化写法，这样会方便我们实现代码......
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范fun的博客
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weixin_39567819的博客
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机器学习100天（三十四）：034 先验概率、条件概率
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机器学习100天，今天讲的是：多项式回归理论！在前两期视频我们讲解了简单线性回归理论，并解决了一个房价预测的问题，建立了一个房价与地区人口的线性关系。然而，如果数据的分布不是简单的线性关系，又该怎么做呢？
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ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the ROC Curve）是用于评估二分类模型性能的常用工具ROC曲线ROC曲线是一种图形化工具，用于可视化二分类模型的性能。它以不同的分类阈值为横轴，以真正例率（True Positive Rate，也称为召回率）为纵轴，绘制出模型在不同阈值下的性能表现。
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sulin123123的博客
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图像越靠近 (0, 1) 点则 ROC 曲线下面的面积就会越大，对正负样本的辨别能力就越强；：逻辑回归的假设函数： h(w) = sigmoid(wx + b )，线性回归的输出，作为逻辑回归的输入；AUC 是 ROC 曲线下面的面积，该值越大，则模型的辨别能力就越强。召回率也叫做查全率，指的是预测为真正例样本占所有真实正例样本的比重。预测对了 3 个恶性肿瘤样本，4 个良性肿瘤样本。预测对了 6 个恶性肿瘤样本，1个良性肿瘤样本。预测对了 6 个恶性肿瘤样本，1个良性肿瘤样本。今天的分享到此结束。
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