分类算法：Logistic 回归（二分类，多分类）

Logistic回归详解：从二分类到多分类
最新推荐文章于 2024-02-29 11:17:52 发布
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本文介绍了Logistic回归在分类问题中的应用，特别是在二分类问题中的优势。对比了线性回归在分类任务中的不足，并详细阐述了Logistic回归的假设陈述、模型建立过程以及代价函数的优化。通过实例展示了如何在Octave中使用高级优化算法如fminunc()进行参数求解。此外，还提及了验证模型质量的方法和多元分类问题。
  • 关于分类问题，结果常有两个，用{0,1}表示。0表示负类，常表示没有某样东西；1表示正类，表示具有我们要寻找的东西。
  • 将线性回归应用到分类问题，运气好的话，可能也会运行的很好，但这取决于数据集。所以将线性回归应用到分类问题并不是一个好的方法。并且使用线性回归其输出结果值可能会远远大于1或者远远小于0.所以并不推荐使用该法
  • Logistc回归，有个特点 其目标函数值在0-1之间，视为是一种分类算法
  • 分类问题的预测值是离散的

二分类

  • 假设陈述
    当有一个分类问题时，我们使用哪个方程来表示假设
    在这里插入图片描述
    上图计算求sigmoid function 的值时，这里写的是theta’x,但实际带入值时要写成(xtheta)!!!

建立模型：
在这里插入图片描述
举例解释模型：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

- 如何根据

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多分类Logistic回归模型及其统计推断分析
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