逻辑回归-随记2

最新推荐文章于 2025-08-08 22:01:10 发布
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#数据结构与算法

本文探讨了Sigmoid函数在机器学习中的应用，特别是在转换正数最大值为负数最小值的问题上。通过1/m的平均损失计算，确保了所有样本特征在权重更新中的均衡考虑。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Sigmoid函数

求一个正的最大值，转为求一个负的最小值，1/m是为了考虑所有的样本(平均损失)。

θ_J中的下标j指的是样本中的第j列特征去更新位置j的θ权重值。

逻辑回归随记
weixin_33775582的博客
09-06 55
逻辑回归：将线性回归的式子作为他的输入，用来解决二分类问题。 线性回归的输入-->sigmoid-->[0,1]之间的概率值 逻辑回归只判断一个类别 逻辑回归在预测前，先选定一个类别，比如：属于1的概率值。 选择方法：哪一个类别样本少，就判定概率值是哪个类别（正例），另一个就是反例。 每个样本都有一个损失值，损失函数的值是每个样本损失值相加的结果，从信息熵的角度去理解。 说...
Pytorch随记（2）
每天进步一点
05-07 394
Pytorch实现回归线性回归逻辑回归介绍损失函数 在刘老师第五节课和第六节课中讲解了线性回归和逻辑斯蒂回归，有兴趣的道友可以去B站搜刘二大人。 线性回归 其中y^\hat{y}y^​，可以理解为观测值，线性方程的作用就是构建函数求出观测值，之后根据所选择的损失函数，对观测值和实际值求出误差。 四步走 1.准备数据集 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.循环训练（forward backward update） # SGD AND LinearModel import torch #
机器学习随记（10）——逻辑回归全方位推导
YoungITの博客
05-29 1439
逻辑回归是一个非线性模型，但是是其背后是以线性回归为理论支撑的。线性模型的表达形式可由下式简化为y的输出范围没有任何限制，即 (−∞,+∞)。而作为一个分类器，我们需要输出的是位于 0 和 1 之间的合法概率值。将“概率”转换为“分类”的工具是“阶梯函数”即转为发生y=1和发生y=0的概率为但是，阶梯函数是不连续的，不可导。因此，使用对数几率函数来在一定程度上近似阶梯函数，将线性回归模型的预测值转化为分类所对应的概率。从另一个角度解释为什么选择的是对数几率函数。
机器学习随记1-逻辑回归（Logistic Regression）-1
Michael_liuyu09的专栏
10-10 472
刚参加完校招，虽然社招经历过无数次了，但是作为校招算法面试官我还是第一次。我承认作为面试官对某些算法的面试是有偏好的。譬如说我就喜欢问SVM相关的问题，估计可能是以前在看这个算法时受到的刺激比较大。^_^ 经过了校招发现大家对算法的掌握程度还是不一样的，有些人对某个算法问题的掌握还是比较深入的。比如SVM，为什么叫支持向量机，什么是对偶问题求解，KKT算法等等。后来跟同行的面试官交流，他说：“机器
随记 - 牛奶可乐经济学
Reeker
02-17 462
牛奶可乐经济学这本书，虽然豆瓣评分不太高，但好像还挺有名的 我在高中毕业那个假期读过一遍这本书，然而前两天翻出来的时候对它的内容没有一点印了象… 果然，再泛读也是有必要做点记录的… 趁着这两天还没开学又看了一遍，还是挺有趣的。整本书是白话科普的性质，围绕两个经济学核心原理举了无数生活中的例子。这些例子涵盖了生活的方方面面，所以完全可以选择自己感兴趣的部分跳读，不过日常好奇心泛滥的我还是全都看了…...
lasso回归并使用roc曲线评估模型效果
生信小博士的博客
09-30 4788
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是线性回归的一种缩减方式，通过引入L1L1惩罚项，实现变量选择和参数估计。
深度学习-自然语言模型随记
qq_41534566的博客
11-05 412
为什么要研究深度学习？       语言模型       看概率！         n-gram     一行一行看，比如第一行，i后面接i的出现次数，i后面接want的出现次数。 上面表表示词后面接某词的次数，下面表表示词后面接某词的概率。       N表示预料库的大小，小n在建模时一般取2,3就可以，也可以取到4，再大就会...
概率论相关知识随记
梁小憨憨的博客
12-04 1520
作为基础知识的补充，随学随记，方便以后查阅。
机器学习随记【day15-day18】
ztyLOVElearning的博客
01-29 1734
神经元与大脑 模型展示 神经元 图为一个带有sigmoid或logistic激活函数的人工神经元模型 x0:偏置单元(bias unit)/偏置神经元(bias neuron), 总等于1 神经网络 神经网络其实是一组神经元连接在一起的集合 输入层(Input layer):第一层，输入特征x1，x2，x3 输出层(Out layer):最后一层，输入假设的最终结算结果 隐藏层(Hidden layer):中间层，即非输入非输出层 a^j_i:表示第 j 层第 i 个激活项,激活项指由一个具体神经
【Android】类加载器&热修复-随记
梦否
02-22 1039
Robust的类加载
2021-06-17 java----随记
崔向阳@李晓的博客
06-17 402
第一个问题：“==”与equals的区别 1. ==可以用来比较基本类型和引用类型，判断内容和内存地址 2. equals只能用来比较引用类型,它只判断内容。该函数存在于老祖宗类 java.lang.Object java中的数据类型，可分为两类： 1.基本数据类型，也称原始数据类型。byte,short,char,int,long,float,double,boolean 他们之间的比较，应用双等号（==）,比较的是他们的值。 2.复合数据类型(类) 当他们用（==）进行比较的时候，...
Unity网络开发基础-随记
qq_66230764的博客
06-07 1237
可以通过该类来下载和上传一些数据，主要配合http，ftp，本地加载这三种一起使用。实现一个计时，系统时间减去上一次收到心跳消息的时间大于多少就算客户端已经断开连接了。定义一个规则，前面四个字节表示ID，根据ID来区分不同的消息类型。8.导入定义（使用另一个文件或者同文件的Protobuf文件)通用的转换(就是翻转字节数组)用的比较多（支持的类型多）。....下面就是把服务器的资源写入到创建的空资源中去。PlayerMsg数据类 继承了BaseMgs类。将生成的cs文件导入unity中，在任意脚本引用。
内核模块--随记
wangyongh的博客
05-02 418
内核模块 kernel module简介module加载卸载模块加载：modprobe 模块名模块卸载：modpeobe -r 模块名 或者 rmmod 模块名module编写框架模块的入口和退出模块的编译编写makefileLicense模块参数 简介 内核模块，可以根据需要去加载进内核或者从内核中卸载的代码块，这操作期间可以不用重启系统。这样使得内核镜像可以按要求裁剪，不用全部功能都去加载进去...
char device driver--随记
wangyongh的博客
05-02 330
字符设备驱动了解简介字符设备驱动操作 简介 linux驱动层次图： 用户程序和内核驱动、硬件数据交互方法： 1、利用/dev设备节点去读、写和ioctl操作 2、利用/proc和/sys伪文件系统 驱动程序分类： 1、字符设备驱动：按字节流访问操作，如鼠标、键盘 2、块设备驱动：按block访问操作，带有缓冲，如磁盘、U盘 3、网络设备驱动：如网卡 字符设备驱动操作 1、设备号： 设备编号是设备...
Java集合中的链表
最新发布
Y409001的博客
08-08 440
本文详细介绍了Java中LinkedList的实现原理及其应用。首先分析了ArrayList在插入删除操作上的效率问题，引出链表结构的必要性。文章详细讲解了单向链表的基本概念、8种链表结构分类，以及不带头单向链表的具体实现，包括节点定义、接口设计和基本操作方法（增删改查）。重点说明了头插法、尾插法和任意位置插入的实现细节与注意事项。最后提供了9个链表相关的经典面试题及其解决方案，包括链表反转、中间节点查找、回文判断、环检测等。
均值聚合与PCA：优劣全解析
ZJQ的博客
08-05 2002
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
单向链表练习
2301_80981525的博客
08-04 601
摘要：本文介绍了使用valgrind工具检测内存泄漏的方法，并提供了链表操作的C语言实现。主要内容包括：1. 快慢指针法查找链表中间节点；2. 查找倒数第K个节点的算法；3. 链表逆序实现；4. 链表插入排序实现。这些算法均基于指针操作，通过快慢指针同步移动、头插法逆序以及比较插入等方式实现链表的高效处理，同时考虑了边界条件处理。
临床医学 RANDOM SURVIVAL FORESTS（randomSurvivalForest）-1
4AM_明朝百晓生
08-06 725
我们引入了随机生存森林（Random Survival Forests），这是一种用于分析右删失生存数据的随机森林方法。本文提出了。
经典排序算法：堆排序的原理与实现详解
ATaylorSu的博客
08-07 223
本文详细介绍了堆排序算法的原理与实现。堆是一种完全二叉树结构，分为大根堆和小根堆。堆排序通过构建大根堆并不断交换堆顶元素实现升序排列，具体步骤包括：1)从最后一个非叶子节点开始建堆；2)交换堆顶与堆尾元素后调整堆。文章提供了C++代码实现，分析了向下调整算法和建堆过程。堆排序时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度O(1)，是一种高效的原地排序算法，但不稳定。该算法适合对性能要求高、不严格要求稳定性的场景。理解堆排序关键在于掌握二叉树和堆的基本概念。
随记森林回归min_weight_fraction_leaf
12-09
随机森林中的min_weight_fraction_leaf参数用于限制叶子节点中样本权重的最小加权分数。在决策树生长过程中，叶子节点的样本权重必须大于或等于 min_weight_fraction_leaf 值，否则节点将不会被分裂。...
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