关于二元Logistics回归的损失函数的推导的问题

最新推荐文章于 2024-11-08 17:13:24 发布
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#机器学习

作者从知乎搬运一个有意思的机器学习相关问题，并进行记录。虽未给出具体问题描述与回答内容，但围绕机器学习展开。

在知乎看到一个很有意思的问题，搬运给大家，顺便记录一下
问题描述：
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回答问题：
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【机器学习界的“Hello World“ 】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）
计算机魔术师的blog
09-14 4448
一、线性回归能用于分类吗？ 二、二元分类 2.1假设函数 2.1.1例子一 2.1.2例子二 2.2拟合logistic回归参数\thetaθ 三、logistic代价函数 3.1 y = 1的图像 3.2 y = 0的图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则相同吗？ 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多
逻辑回归的损失函数是哪个 -- 012
小麦粒的Python
02-19 2058
♣题目部分以下哪一个是逻辑回归的损失函数？ ♣答案部分 D：logLoss (对数损失函数，也叫binary cross entropy...
机器学习：二元逻辑回归的损失函数
The Zen of Data Analysis
10-12 1669
损失函数的概念和解惑 在学习决策树时，曾经提到过两种模型表现：在训练集上的表现，和在测试集上的表现。建模，是追求模型在测试集上的表现最优，因此模型的评估指标往往是用来衡量模型在测试集上的表现的。然而，逻辑回归有着基于训练数据求解参数的需求，并且希望训练出来的模型能够尽可能地拟合训练数据，即模型在训练集上的预测准确率越靠近100%越好。 因此，**使用”损失函数“这个评估指标，来衡量参数为的模型拟合...
详解逻辑回归中令人疑惑的损失函数的推导
liu10904748的博客
06-19 708
在用tensorflow实现逻辑回归时，看损失函数的推导公式让人疑惑，下面我就来解读一下。 1、必须先知道的是：tensorflow中的tf.log()函数，不是以2为底的，是以e为底的。看。。。 2、接下来再看推导就清楚了。。。下面推导也就是tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的封装。 3、推导如下：假设x是预测输出的值，还未经过Sigmoid函数映射，z为真实的标签值。x = logits，z=labels z * -log(sigmoid(..
二元逻辑回归损失函数的数学解释与公式推导
m0_50572604的博客
11-04 1047
我们基于极大似然法来推导二元逻辑回归的损失函数，这个推导过程能够帮助我们了解损失函数怎么 得来的，以及为什么J(θ)J(\theta)J(θ)的最小化能够实现模型在训练集上的拟合最好。 我们的目标是：让模型对训练数据的效果好，追求损失最小 二元逻辑回归的标签服从伯努利分布(即0-1分布)，因此我们可以将一个特征向量为 xxx，参数为θ\thetaθ的模型中的一个样本i的预测情况表现为如下形式： 样本i在由特征向量 xix_ixi​和参数 θ\thetaθ组成的预测函数中，样本标签被预测为1的概率为： P
人口logistic模型公式_二元logistic模型中分类自变量的相加交互作用：基于R
weixin_33549415的博客
01-04 1881
*** 原文首发在丁香园 ***前些日子，有师妹问我logistic模型中分类自变量的相加交互作用怎么检验，经过一番学习和探索，学到了很多。logistic模型中的交互作用可分为相加和相乘两类，相乘交互作用可通过建立相乘项（如i.A#i.B、A*B等）并纳入模型予以探究，但相加作用的探究便没有这么便利了，需要计算相对超危险度比（RERI）、归因比（AP）和交互作用指数（S）。若RERI和AP的置信...
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 ...
二元logistic模型案例_基于Logistic回归的二元分类应用（含公式推导）
weixin_35530964的博客
02-05 4497
一、 关于回归在分类中问题中，如果给定一个输入，其所产生的输出是一个布尔值，那么这是是与否型的答案；而在输出是数值型的值下，我们所希望的学习结果不是C={0, 1}，而是一个连续的函数。我们倾向于将数值的输出写成关于输入的函数，数值输入称为自变量，数值输出称为因变量。我们希望通过对训练数据集学习后得出一个类似下面的函数关系式(这里以简单线性为例)。在二元分类中，我们需要一个这样的函数：它能够接收所...
逻辑回归梯度下降公式详细推导与numpy实现
2303_76215922的博客
11-08 1743
逻辑回归梯度下降公式详细推导，并基于numpy实现
深度学习笔记: 逻辑回归模型和二元分类
?
02-27 2469
多元分类（classification） 在机器学习中，多元分类 是将示例归类为多个（大于两个）类别中的一类（将示例归为两类中的一类被称为二元分类）。 一些分类算法自然地允许使用超过两类，另一些自然是二元分类算法；然而，它们可以通过多种策略转化为多元分类。 多元分类不应该和多标签分类相混淆，多标签分类要为每个示例预测多个标签，即一个示例可以同时被归为多个类别。 所以，要解决多元分类问题，只需将其简...
机器学习算法（3）——线性回归与逻辑回归
知识搬运工的博客
01-19 2240
线性回归 线性回归的数学推导主要涉及到以下几个知识点。 1. 利用矩阵的知识对线性公式进行整合 2. 误差项的分析 3. 似然函数的理解 4. 矩阵求偏导 5. 线性回归的最终求解 例子 本故事纯属虚构如有雷同那肯定是巧合。 A去银行办信用卡，柜台的漂亮妹子询问："请问您的年龄和月收入是多少？"A:"20岁，月收入2万元"。妹子：“您可办理的额度为1万元”。此时，B同样办信用卡...
二元逻辑回归(logistic regression)
weixin_44992737的博客
09-23 1万+
逻辑回归(logistic regression)
logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
胭脂草的ABC博客
03-22 2028
求知若愚 logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵） 假设函数： 转存失败重新上传取消 更为一般的表达式：转存失败重新上传取消 （1） 似然函数： 转存失败重新上传取消 （2） 对数似然函数： 转存失败重新上传取消 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这...
（二）线性回归模型、回归中的损失函数、对损失函数的概率解释
fly_Xiaoma的博客
01-29 2788
目录   1、什么是回归任务 2、回归中的损失函数、L1损失 3、Huber损失、L2损失 4、损失函数的概率解释<选修> 注：损失函数描述的是预真实值域预测值之间的差异性、正则是减少模型中的过拟合或者说收缩线性回归系数 1、什么是回归任务      2、回归中的损失函数、L1损失      3、Huber损失、L2损失      4、损失函数的概率解释（最佳...
logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解
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bitcarmanlee的博客
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
逻辑回归中的损失函数
shazi4399的博客
11-06 5179
一、为什么不能用线性回归中的平方损失函数 上一课中讲到的线性回归，在线性回归中损失函数是平方损失， 如果逻辑回归的损失函数也定义为平方损失，那么： 其中： ????表示第????个样本点 ???????? = ???????? ∗ ???? + ???? ???? （???????? ）表示对????个样本的预测值 ????????表示第????个样本的标签值 二、正确做法 二元逻辑回归的损失函数一般采用对数损失函数，定义如下： 其中： (????, ????) ∈ ????是有标签
线性回归损失函数求解
denghong637573的博客
03-11 1407
引言 上一篇笔记中已经记录了，如何对一个无解的线性方程组\(Ax=b\)求近似解。在这里，我们先来回顾两个知识点： 如何判断一个线性方程组无解：如果拿上面那个方程组\(Ax=b\)举例，那就是向量\(b\)不在矩阵A对应的列空间中，至于列空间的概念，可以参考四个基本子空间那篇笔记 如何对无解的方程组求近似解：根据上一篇笔记如何寻找一个投影矩阵可以有这么一个思路，将向量\(b\)往矩阵\...
逻辑损失回归函数推导过程
最新发布
02-26
### 关于逻辑回归损失函数的数学推导 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，在二元逻辑回归中，目标变量遵循伯努利分布[^4]。对于给定的数据集 \( (x_i, y_i) \)，其中 \( x_i \) 是输入特征向量而 \( y_i ...
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