逻辑回归(LR)中为什么要使用sigmoid函数，为什么一开始就指定p(y=1|x)的概率？

最新推荐文章于 2024-07-23 16:40:54 发布
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分类专栏： 机器学习
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版权
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数
深入浅出讲透复杂深奥的问题
05-07 774
http://thomaslau.xyz/2017/08/04/2017-08-04-derivative-of-logistic-sigmoid-function/
逻辑斯蒂回归之sigmoid函数
布纸所云
04-04 1313
一. LR的数学形式 hθ(x)=11+e−θTx h_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} hθ​(x)=1+e−θTx1​ 二. LR为什么用sigmoid函数 2.1 广义线性模型(GLM) 首先需要知道，线性回归和逻辑斯蒂回归都是GLM的特殊形式： 在线性回归中假设yyy服从高斯分布： y∣x;θ∼N(μ,σ2) y|x; \theta \sim \N...
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2108
sigmoid、softmax
《机器学习》学习笔记（三）——线性模型
闭关修炼——暂退
04-21 1万+
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记 1线性模型的基本形式 线性模型要做的有两类任务：分类任务、...
Sigmoid 函数（To be continued）
Be patient! Think twice! Word harder!
03-01 890
1.Definition Sigmoid 函数又称 S 函数，或者逻辑函数（Logistic function），它是一个连续、光滑、严格单调的阈值函数。 其函数图像为： 其对称中心为（0, 0.5）2.Math fundations 其数学表达式为：y=11+e−xy=\frac{1}{1+e^-x} 其一阶微分为：dydx=[1−y(x)]y(x)=e−x(1+e−x)2=ex(1+e
sigmoid与条件概率的关系及推导过程
u011537534的博客
07-04 2196
sigmoid与条件概率的关系及推导过程sigmoid是机器学习中常用的激活函数，其优势作者这里不一一赘述，本文主要从另一个角度，判别模型（discriminative model)条件概率的角度对sigmoid函数进行推导。机器学习判别模型主要想通过神经网络对 P(Y|X)P(Y|X) 进行建模。假设 xϵRnx\epsilon {R}^{n}且yϵy1,y2y\epsilon{y_{1},y_
机器学习中的数学原理——似然函数
weixin_63866037的博客
01-05 3194
这个专栏主要是用来分享一下我在 机器学习中的 学习笔记及一些 感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎 私信或者 评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——似然函数》！
LR（逻辑回归） 为什么使用sigmoid函数
夜晓楼的博客
03-15 1万+
sigmoid 函数 上图为sigmoid函数的形式 选择sigmoid 的原因想从两方面来说： 1、 Sigmoid 函数自身的性质 sigmoid 函数连续，单调递增 sigmiod 函数关于（0，0.5） 中心对称 对sigmoid函数求导 p=ex1+exp = \frac{e^x}{1+e^x} p′=p∗(1−p) p' = p*(1-p) 计算s
LR逻辑回归和sigmoid 函数
szdbl的专栏
03-19 629
Q: 1, 逻辑回归为什么要使用sigmoid函数.2, LR模型的意义，即为什么有了线性回归(linear regression)还需要逻辑回归(logistic regression) A： 1、逻辑回归模型的定义： 逻辑回归的输入是一个线性组合，与线性回归一样，但输出变成了概率 那么需要一个函数将逻辑回归的输入（一个线性组合）与p联系起来。下面介绍这个函数，它的名字叫Logi...
逻辑斯蒂回归LR与sigmoid函数
weixin_43860247的博客
09-10 529
〇、参考（搬运） 0.1 一文弄懂logistic回归为什么要用sigmoid函数 0.2 为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数，背后的数学原理是什么？ 0.3 逻辑回归为什么用Sigmoid？ 一、逻辑斯蒂回归LR（摘自《统计学习方法》） 1.1 二项逻辑回归 一个事件发生的几率是指事件发生的概率与不发生的概率的比值。即，如果发生的概率为p，那么该事件的对数几率为： 整理带入后： 这就是说，在逻辑回归模型中，输出Y=1的对数几率是输入的线性函数。 1.2 模型参数估计 二、为什么使用si
轻松看懂P(Y=y|x;θ)表示的含义
jho9o5的博客
04-03 1万+
       在机器学习中，特别是学习到关于概率/似然估计方面的内容，经常看到类似P(Y=y|x;θ)的表达，对于这个概率表达式一直理解的不清楚，于是在网上查阅资料，整理如下：        我们先来逐个分析里面的每一个变量。对于符号P(Y=y|x;θ)，Y表...
Logistic回归与最大熵模型
renjunsong0的博客
08-20 2009
Logistic回归Logistic回归经常与最大熵模型联系在一起。 我们先从较为简单的二项Logitc回归 定义P(Y=1|x)=p为事件发生的概率 P(Y=0|x)=1-p为不发生的概率 一个事件的几率为该事件发生的概率与不发生的概率的比值，即 11−p \frac{1}{1-p},其对数几率为logp1−p \frac{p}{1-p} 我们假设有k个影响p的因素  x1
c语言：有一函数：当x<0,y=-1;x=0,y=0;x>0,y=1;编一程序，输入一个x值，要求输出相应的y值。
岩枭的博客
05-29 2万+
有一函数：当x0,y=1;编一程序，输入一个x值，要求输出相应的y值。解：程序：#includeint main(){ int x,y; printf("请输入一个数字x："); scanf("%d",&x); if (x { y = -1; } else if (x ==0) { y = 0; } else { y = 1; } printf("x=%d,y=%d\n",x,y); re
LR为什么用sigmoid函数。这个函数有什么优点和缺点？为什么不用其他函数？
努力成为Al风口的猪
09-08 1万+
一、 函数基本性质 首先Sigmoid的公式形式：                                                      函数图像： 函数的基本性质： 定义域：(−∞,+∞)(−∞,+∞) 值域：(−1,1)(−1,1) 函数在定义域内为连续和光滑函数 处处可导，导数为：f′(x)=f(x)(1−f(x)) 最早Logistic函数是皮埃尔·...
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数，背后的数学原理是什么？
jinesse
01-21 5272
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数，背后的数学原理是什么？ 这个问题经常被问到，但一直没找到较好的资料。Ng的视频里提到过Exponential Family相关的东西，但觉得并不能很好的解释这个问题。 著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：谢澎涛 链接：https://www.zhihu.com/question/
sigmoid函数原理解释
weixin_43069769的博客
04-16 5564
def sigmoid(z): return 1/1+np.exp(-z) 要理解sigmoid函数，首先明白线性特征归一化的函数为: Xnorm=X−Xmin/Xmax−Xmin X_{norm} = X-X_{min}/X_{max}-X_{min} Xnorm​=X−Xmin​/Xmax​−Xmin​ 1.X−Xmin得到当前值的Y轴去掉截距的水平高度 1.X-X_{min} 得到当前...
逻辑回归为什么用sigmoid函数
weixin_30609331的博客
11-08 688
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。 因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。 转载于:https://www.cnblogs.com/ConnorShip/p/9929663.html...
为什么逻辑回归（logistic）可以表示概率？
对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
03-07 4339
参考资料： The equivalence of logistic regression and maximum entropymodels 从最大熵模型解释逻辑回归 最大熵模型原理小结——刘建平 1 前言 早期的博客中写过一篇逻辑回归的介绍，这篇博文中对逻辑回归的“输入为何能代表概率“这个问题做了浅层的探讨，但碍于当年太过年轻，对问题理解不够深刻，这次回过头来把这个问题重新梳理一遍。 这个问题还可以换种问法，那就是——逻辑回归sigmoid函数的形式到底是怎么来的。先说结论，逻辑回归的形式其实存在一个起源
logistic回归详解
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tian_tian_hero的博客
04-20 8万+
       逻辑斯谛回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。这里要注意，虽然带有回归的字眼，但是该模型是一种分类算法，逻辑斯谛回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归...
逻辑回归LR模型
最新发布
03-11
具体来说，对于给定的数据集\(X\)和目标标签\(y\), Sigmoid函数定义为： \[ \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \] 其中 \( z=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_ix_i \)，这里\(\beta_i\)表示权重系数[\(^1]^。\) 该函数...
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