李宏毅_机器学习之逻辑回归

最新推荐文章于 2023-05-13 21:27:35 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 李宏毅 机器学习 深度学习
本文深入探讨了逻辑回归与线性回归的区别，以及判别模型与生成模型的对比，为读者提供了对两种基本机器学习模型的清晰理解。

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

1.逻辑回归与线性回归的比较

算法比较
算法比较1

2.判别模型（discrimination）与生成模型（generative）比较

对比1
对比2
对比3

3.逻辑回归

l逻辑回归

李宏毅2020机器学习资料汇总
⚡
04-08 8万+
前言 可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。 和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习……
李宏毅机器学习自用笔记------逻辑回归
PlutoLilian的博客
09-08 505
自用学习笔记，希望得到大佬指正
李宏毅-逻辑回归
04-17 214
1、logical 回归与liner 回归的区别 　　logical 返回值是0到1之间，因为通过了sigmoid函数（函数值0到1）得到的值，具体推导见视频。线性回归返回值可以是任何值 2、逻辑回归推导过程。朴素贝叶斯分类->sigmoid函数-> loss function表示成每一个样本分类结果值（Fwb（x）的函数值）其实就是s...
李宏毅机器学习系列-逻辑回归
王伟王胖胖的博客
08-15 634
李宏毅机器学习系列-逻辑回归分类回顾逻辑回归+均方差损失函数 分类回顾 我们先回顾下前面我们讲的分类的步骤，第一步先找到一个模型集合，是个概率模型，最后可以转化为sigmoid函数，输入是一个线性函数，如果结果大于等于0.5，则认为是类1，否则是类2： 如果画出结构图的话应该是这样，每个特征xix_ixi​都有一个权重，然后加上偏置，输入到sigmoid函数里，得到0到1的概率值： 第二步我们...
李宏毅 机器学习笔记-06 逻辑回归（Logistic Regression）
花花的博客
08-17 797
Logistic Regression 回顾 上个笔记的最后我们已经化简了模型，今天我们继续来研究如何计算模型。P(C1∣x)=σ(z)P(C_1|x) = \sigma ( z )P(C1​∣x)=σ(z) 得到:P(C1∣x)=σ(w⋅x+b)P(C_1|x) = \sigma ( w \cdot x + b )P(C1​∣x)=σ(w⋅x+b) Step 1: Function Set 三...
李宏毅机器学习-逻辑回归
柯同学要谦虚
03-16 420
文章目录逻辑回归和线性回归基本结构决定好坏更新方法Reason生成模型和判别模型Softmax 逻辑回归和线性回归 基本结构 决定好坏 更新方法 Reason 如果是交叉熵，距离target越远，微分值就越大，就可以做到距离target越远，更新参数越快。而平方误差在距离target很远的时候，微分值非常小，会造成移动的速度非常慢，这就是很差的效果了 生成模型和判别模型 训练集数据量很小的情...
HW_1_李宏毅机器学习作业_thatnn8_李宏毅_
10-01
《李宏毅机器学习作业——thatnn8与Python实践》 李宏毅教授的机器学习课程因其深入浅出的讲解而备受赞誉，他的作业设计旨在帮助学生深入理解并掌握机器学习的基本概念和技术。这个名为“HW_1_李宏毅机器学习作业_...
李宏毅2020机器学习课程课后作业要求+代码.zip
03-14
《李宏毅2020机器学习课程课后作业详解》 李宏毅教授的机器学习课程因其深入浅出的讲解而备受赞誉，这门课程的2020版不仅涵盖了丰富的理论知识，还提供了实战性的课后作业，旨在帮助学生巩固理解并提升实践能力。在...
【ML】 李宏毅机器学习课件及代码.zip
最新发布
04-02
机器学习算法涵盖众多方法，包括但不限于逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻算法、神经网络以及深度学习技术等。随着计算能力的增强和大数据时代的到来，机器学习已经在诸多领域展现出强大的功能，如...
李宏毅深度学习笔记——逻辑回归
gzhhappy的博客
12-14 328
逻辑回归 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。Logistic 回归实际上是使用线性回归模型的预测值逼近分类任务真实标记的对数几率，其优点有： 直接对分类的概率建模，无需实现假设数据分布，从而避免了假设分布不准确带来的问题（区别于生成式模型）； 不仅可预测出类别，还能得到该预测的概率，这对一些利用概率辅助决策的任务很有用； 对数几率函数是任意阶
李宏毅深度学习——逻辑回归
Grateful_Dead424的博客
12-12 865
这就是logistic regression的原理 logistic regression相比于linear regression而言，外面套了一个sigmoid函数 y_hat是110而不是101 y_hat是110而不是101 交叉熵(cross entropy):cross entropy代表的含义是这两个分布有多接近，两个分布越接近cross entropy算出来就会越小 step 2里面的两个L函数指的是损失函数，对于logistic regre...
李宏毅深度学习笔记（六）逻辑回归
comli_cn的博客
11-12 304
设置函数 我们可以找到一个函数Pw,b(C1∣x)P_{w,b}(C_1|x)Pw,b​(C1​∣x)，如果Pw,b(C1∣x)≥0.5P_{w,b}(C_1|x)\ge0.5Pw,b​(C1​∣x)≥0.5则输出C1C_1C1​，否则输出C2C_2C2​。 逻辑回归的模型如下： Pw,b(C1∣x)=σ(z)P_{w,b}(C_1|x)=\sigma(z)Pw,b​(C1​∣x)=σ(z) z=...
李宏毅机器学习笔记第5周_逻辑回归
peaunt1的博客
05-15 518
逻辑回归
李宏毅深度学习——学习笔记(逻辑回归)
qq_43753469的博客
04-08 661
李宏毅深度学习——学习笔记（逻辑回归）逻辑回归逻辑回归是什么？逻辑回归的经典案例逻辑回归和线性回归的关系是什么？课程学习先对有关涉及到前面课程内容的知识进行回顾建立逻辑回归模型建立初始模型 逻辑回归 逻辑回归是什么？逻辑回归的经典案例 逻辑回归其实是一种分类的方法，最常见的是二分类，例如判断一条影评的好坏（好就输出1，坏就输出2），或者判断一个人是否得病。 逻辑回归和线性回归的关系是什么？ 就小编...
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
Allenlzcoder的博客
01-07 1390
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression 做Logistic Regression回归，需要3步。 Step 1: Function Set 在此问题中选择sigmod(z)sigmod(z)函数，具体见下图。 这里对Logistic Regression和Linear Regressio
李宏毅机器学习——Logistic回归
Joker的博客
05-31 750
文章目录Logistic回归分类概念概率和分类的关系后验概率Step1 逻辑回归的函数集Step2 定义损失函数Step3 寻找最好的函数损失函数：逻辑回归为什么不使用线性回归的平方误差？判别模型 vs 生成模型生成模型的优势多类别分类Softmax定义 target逻辑回归的局限特征转换级联逻辑回归模型 Logistic回归 分类概念 分类要找一个 functionfunction 函数，输入对象 xx 特征， 输出是该对象属于 nn 个类别中是属于哪一个。 概率和分类的关系 下面的 Class1 和
李宏毅机器学习2016 第五讲 逻辑回归
Come_for_IT 的博客
01-15 733
视频链接：李宏毅机器学习(2016)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 课程资源：Hung-yi Lee 课程相关PPT已经打包命名好了：链接：https://pan.baidu.com/s/1c3Jyh6S 密码：77u5 我的第四讲笔记：http://blog.youkuaiyun.com/sinat_25346307/article/details/79063
李宏毅机器学习第三周_逻辑回归
m0_68477761的博客
05-13 460
在本周主要对逻辑回归进行了学习，从中了解了交叉熵（cross entropy）的表达式以及它的优势，还对softmax函数与sigmoid函数进行了比较，懂得了在多分类问题中，多用softmax函数，而不是sigmoid函数。逻辑回归(Logistic Regression)是一种统计学学习方法,用于分类问题的预测。它利用线性回归方程,通过一个sigmoid函数将其值转换到0到1之间,可以输出分类的概率。
2021李宏毅学习笔记——5. logistic Regression(逻辑回归）
weixin_44790306的博客
05-20 1286
文章目录摘要一、logistic regression二、logistic regression 与linear Regression的区别三、discriminative （判别式模型）与generative（生成式模型）四、Multi-class Classification（多分类）五、Logistic Regression的限制与解决方法展望 摘要 本章首先通过生成概率模型引入了logistic Regression，并介绍了什么是logistic Regression（逻辑回归），以及logist
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