LR逻辑回归于MLP多层感知机的区别与联系。

最新推荐文章于 2025-01-11 01:05:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-11 01:05:24 发布
· 2.5k 阅读 · 5 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #逻辑回归 #算法

本文探讨了逻辑回归（LR）与多层感知器（MLP）的区别。LR是线性模型，参数数量与特征个数直接相关，而MLP作为非线性模型，能拟合更复杂的函数，参数个数通常较多。当MLP只有一层且只有一个神经元时，它就等同于LR。

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

1、LR是MLP的一种特殊情况，即：MLP只有一层，且只有一个神经元，则是LP。

2、LR是线性模型，MLP是非线性模型。MLP拟合的更加复杂。

3、LR逻辑回归的参数数量和特征的个数是一样的，或者是特征个数加一； 而MLP的参数个数，一般情况下比较多，单层的MLP是参数个数是m*n的。

 

 

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP) 算法详解与PyTorch实现
qq_42568323的博客
01-06 1049
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种经典的前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。MLP通过多层非线性变换将输入数据映射到输出空间，能够解决复杂的分类和回归问题。MLP是深度学习的基础模型之一，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。MNIST数据集是一个经典的手写数字分类数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28的灰度图像，目标是识别图像中的数字（0-9）。
机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-13 3521
机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计
PyTorch 03—逻辑回归与多层感知器
qq_39172845的博客
03-05 1950
PyTorch笔记—逻辑回归与多层感知器
逻辑回归的数学原理与MLP的思想之根
qq_53383206的博客
01-28 368
可以说，逻辑回归的思想影响了人工神经网络的发展，将单纯的离散分类问题转换为了求解概率的连续问题，也为后来大名鼎鼎的。但是阶跃函数本身的性质不好处理(如微分)，对于计算机来说并没有太大的实际意义，因此研究者们找到了sigmoid函数来替代阶跃函数。如今，具有惊人效果的神经网络中必不可少的激活函数机制，其根在逻辑回归，可见科学的大厦就是这样一步一步建成的。对于连续的问题使用线性回归和多项式回归是有效的，但是对于数据特征呈现出较强的离散性时，则必须使用逻辑回归。回归，可以处理多类分类问题。
LR ，DT and MLP
qq_43156233的博客
07-04 449
01 LR（Linear regression） Definition： The case of only one independent variable is called univariate regression, and the case of more than one independent variable is called multiple regression。In the above formula, x is the independent variable (character
Tensorflow 入门与实践（基础知识）-逻辑回归+多层感知机
忆_恒心的博客
08-13 619
1 多层感知器 1.1理论知识 1.1.1单层神经元的缺陷 异或的问题，翻看笔记就可以，这里主要讲解的是 1.1.2神经元的启发 多层感知器 增加激活函数的时候，是为了输出达到一定提交输出期望的数值 1.2.3激活函数： relu simod和tanh容易导致饱和问题 Leak relu 用在深层网络中 1.3代码实现 模型分析： 分析： 我们设定了输出有十个隐藏单元 Ouput Shape（None,10） (3个变量乘以他们的权重..
感知机和逻辑回归的区别和联系
YHKKun的博客
03-11 1001
感知机和逻辑回归是机器学习中的两种基础模型，常用于分类任务。
Scikit-learn多种分类方法，逻辑回归LR、多层感知机MLP、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN)附英文实验报告
06-19
使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic ...多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN
多输入多输出 | MATLAB实现MLP多层感知机模型多输入多输出回归预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-17 3421
多输入多输出 | MATLAB实现MLP多层感知机模型多输入多输出回归预测
PyTorch 框架实现多层感知机（MLP）：手写数字分类全流程详解
吴师兄大模型的博客
01-11 2288
在人工智能和深度学习领域，PyTorch 以其灵活性和简洁性，迅速成为研究人员和开发者们的首选工具。然而，对于许多初学者而言，深度学习的入门看似门槛颇高：神经网络的结构、数学公式的理解、代码实现的细节……每一环都可能让人望而却步。本文以经典的MNIST 手写数字分类问题为例，通过从零开始的方式，带领你逐步实现一个多层感知机（MLP），从最基础的全连接网络开始，逐渐引入激活函数和多层结构，最终完成一个完整的训练与测试流程。
逻辑回归与多层神经网络的比较
weixin_51781852的博客
07-08 985
以下例子用于比较逻辑回归和神经网络在处理分类问题时的差别
Deep Learning的学习实践 2 -- 逻辑回归和人工神经网络
《云计算架构技术与实践》
06-07 2049
学习DeepLearning，必须要先学习逻辑回归模型（LR）和传统的人工神经网络模型（ANN），这个是基础。   简单说一下逻辑回归模型（LogisticRegression，这里翻译成逻辑回归可能不太准确，但是沿用目前大家常用的名称），这个模型是非常实用的，在工业界的机器学习应用中很多场景都会使用，这个模型简单有效，而且，可以处理非常高维的输入特征。其核心是逻辑回归函数，一般化的形式如下（
MLP和LR都是简单的机器学习模型
weixin_44943389的博客
11-20 228
相对于某些更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），逻辑斯特回归（LR）和多层感知机（MLP）确实可以被看作是相对简单的机器学习模型。这是因为它们的结构相对较浅，没有复杂的层次结构或参数量。
逻辑斯第回归、softmax分类与多层感知器
tomheaven的专栏
02-26 3564
本专栏将推出一系列深度学习与图像处理相关的教程文章。注重原理精讲和代码实现。实现框架将重点选择Tensorflow或Pytorch。本讲从逻辑斯第回归入手，然后讲解softmax分类器，最后讲解多层感知器。文末提供注释详尽的Tensorflow代码实现。 逻辑斯第函数 逻辑斯第回归（Logistic Regression）起源于对生物学中种群数量的演变的建模。设种群数量为PPP，环境能...
Task 01- LR-Softmax-MLP
qq_35489107的博客
02-13 233
Task 01 线性回归-Softmax-MLP 1 线性回归 1.1 是什么 即单层神经网络，是最简单的机器学习模型之一： y=x1w1+x2w2+...+xnwn+b=xw+b \bold y=x_1w_1+x_2w_2+...+x_nw_n+b=\bold x \bold w+b y=x1​w1​+x2​w2​+...+xn​wn​+b=xw+b 其中w\bold ww即权重，bbb即偏置。...
线性回归、感知机、逻辑回归之间的区别
CMtotoe的博客
02-05 1055
分析线性回归、感知机、逻辑回归的区别
机器学习-逻辑回归
xsh_roy的博客
11-24 1265
5.5 逻辑回归 上次讲到了感知机，感知机的最大缺点就是只能解决线性可分的问题，即只能使用直线分类的情况。所以，感知机也被称为简单感知机或者是单层感知机，虽然单层感知机很弱，但是多层感知机就是我们所熟悉的神经网络了，所以感知机也是学习分类的基础。 既然感知机不能用于线性不可分的问题，那么有什么方法能解决线性不可分问题呢？那么就引入了这个小节我们要讲的内容，即逻辑回归。虽然叫逻辑回归，实际上它做的是分类的问题，主要是用于二分类，即只分为两类，是某个事物或者不是某个事物。而逻辑回归不同于感知机之处在于，逻辑
逻辑斯特分类和MLP分类异同点
weixin_44943389的博客
11-20 321
逻辑斯特回归（Logistic Regression）和多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）都是用于分类任务的机器学习模型，但它们有一些显著的异同点。
AI多模态模型架构之输入投影器：LP、MLP和Cross-Attention
AIGCmagic的博客
06-04 3551
模态编码器(Modality Encoder, ME)：负责将不同模态的输入编码成特征。常见的编码器包括图像的NFNet-F6、ViT、CLIP ViT等，音频的Whisper、CLAP等，视频编码器等。输入投影器(Input Projector)：负责将其他模态的特征投影到文本特征空间，并与文本特征一起输入给语言模型。常用的投影器包括线性投影器、MLP、交叉注意力等。语言模型骨架(LLM Backbone)：利用预训练的语言模型，负责处理各种模态的特征，进行语义理解、推理和决策。
mlp pytorch回归拟合
最新发布
01-16
### 使用 PyTorch 实现 MLP 进行回归任务 为了使用 PyTorch 构建一个多层感知器（MLP）来执行回归任务，可以遵循以下结构化的方法。此方法不仅涵盖了模型定义，还包括了训练过程中的重要细节。 #### 定义多层感知机模型 构建一个简单的三层全连接神经网络作为回归模型： ```python import torch.nn as nn class RegressionMLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): super(RegressionMLP, self).__init__() layers = [] current_dim = input_dim for hdim in hidden_dims: layers.append(nn.Linear(current_dim, hdim)) layers.append(nn.ReLU()) current_dim = hdim layers.append(nn.Linear(current_dim, output_dim)) # 输出层不加激活函数 self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.model(x) ``` 这段代码创建了一个具有指定输入维度 `input_dim` 和隐藏层尺寸列表 `hidden_dims` 的 MLP 模型[^1]。 #### 设置超参数并准备数据集 在实际应用前，需设定批量大小、迭代次数等超参数，并准备好用于训练的数据集 X_train 及其标签 y_train: ```python batch_size = 64 num_epochs = 100 learning_rate = 0.001 ``` 对于给定的批次数量 batch，可以通过如下方式获取每一批次的数据索引范围[start:end]: ```python for i in range(len(X_train) // batch_size): start = i * batch_size end = start + batch_size ``` 这部分逻辑确保每次只处理一部分数据而不是整个数据集，从而提高效率和内存利用率[^2]。 #### 训练循环 接下来，在主训练循环内完成正向传播、损失计算以及反向传播更新权重的过程： ```python criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失适合于回归问题 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0 for i in range(len(X_train) // batch_size): inputs = X_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size] targets = y_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size] outputs = model(inputs.float()) loss = criterion(outputs.squeeze(-1), targets.float()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/(len(X_train)/batch_size)}') ``` 上述代码展示了完整的训练流程，其中包含了对每一 mini-batch 数据的操作，包括前向传递、计算均方差(MSE)损失、清零梯度缓冲区、执行反向传播算法并通过优化器调整参数值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值