《PRML》Logistic回归（逻辑回归，LR）的推导

最新推荐文章于 2025-06-02 20:39:42 发布
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#logistic regression #机器学习 #PRML #python

本文介绍了Christopher M. Bishop的《PRML》中关于逻辑回归的理论推导，并分享了作者的学习笔记与心得。文章还通过Python实现了逻辑回归算法，并展示了实验结果。

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去年一直学习 Christopher M. Bishop   大神的《PRML》一书，中间对一些简单的算法进行了推导并用python做了实验。最近拿出来温习，顺便与各位分享下当时的笔记与最近的心得体会。
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逻辑回归的推导和理解（公式清晰）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
07-08 1266
前言 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。LR也是面试时常需要手撕的模型，本文从各种角度推导了LR的相关公式，希望对大家有帮助（未完待续）。 模型建立推导 由线性回归的定义式出发，hθ(x)h_{\theta}(x)hθ​(x)是预测值： hθ(x)=∑i=0nθixi=θTx h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^n{\theta _i}x_i=\theta ^Tx hθ​(x)=i=0∑n​θi​xi​=θTx Sigmoid函数（s
逻辑斯蒂回归 Logistic Regression（LR）的python实现
MrTriste的博客
04-25 1080
LR有两种实现方式，IRLS和GradDes ，前者是基于Newton–Raphson algorithm更新参数的，后者是梯度下降。 代码在Github上 IRLS : iteratively reweighted least squares, using Newton–Raphson algorithm to update. realized according to PRML se...
Logistic Regression（逻辑回归）原理及公式推导
u013080278的专栏
12-12 1188
Logistic Regression（逻辑回归）是机器学习中一个非常非常常见的模型，在实际生产环境中也常常被使用，是一种经典的分类模型（不是回归模型）。本文主要介绍了Logistic Regression（逻辑回归）模型的原理以及参数估计、公式推导方法。 模型构建 在介绍Logistic Regression之前我们先简单说一下线性回归，，线性回归的主要思想就是通过历史数据拟合出
PRML作者出新书了，《深度学习：基础与概念》！必读啊！
最新发布
zenRRan的博客
06-02 246
在网络模型方面，从单层网络逐步深入多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。，帮助深度学习的新手及有经验的从业者全面理解支撑深度学习的基础理论，以及现代深度学习架构和技术的关键概念，为读者未来在专业领域的深造打下坚实的基础。如果你读过PRML，读本书时肯定会觉得似曾相识，它们的结构其实非常接近，你可以理解为作者用这十多年来领域的新进展重塑了PRML，就得到了本书。
Logistic回归计算过程的推导
weixin_34061042的博客
09-24 2207
https://blog.youkuaiyun.com/ligang_csdn/article/details/53838743 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30014549/article/details/52850870 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6403116.html   2. 基本原理 Logistic Regre...
logistic逻辑回归算法推导
默语之声的博客
03-09 327
逻辑回归：解决分类问题 在线性回归的基础上，通过激活函数sigmod转换为0-1概率值大小。 损失函数 越靠近0,1，cost越大。 为凸函数，可以通过梯度下降方法求得最小值。函数图如下： 梯度下降法求最低值 函数求导 前半部分的导数 后半部分的导数 相加结果： 求导总结： ...
逻辑回归推导
Torero_lch的博客
08-29 639
问题：讲讲逻辑回归 1、什么是逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，达到将数据分类的目的。 2、模型函数、目标函数和求解 3、逻辑回归用于多分类 有两种解决方法，训练k个LR;扩展为softmax回归。 1、训练k个LR 假设有k个类别，每次挑选一个类别，将其设定为正例，其他类别的样本全部设定为负例，训练出一个LR；然后选择不...
Logistic Regression(逻辑回归)基本原理与学习总结
he613的博客
04-08 4473
逻辑回归原理 逻辑回归是一种广义线性模型，判别一个模型是否是线性的，可通过判别分界面是否是线性来判断的，逻辑回归的分界面是线性的。逻辑回归解决的是分类问题，由条件概率分布P(Y|X)表示，通过引入sigmoid函数，用于表示输出值的概率。 构造广义线性模型(Constructing GLMs) 要构建广义线性模型，我们要基于以下三个假设： 给定特征属性和参数后，的条件概率服从指数分布族，...
PRML学习笔记-贝叶斯线性回归
qq_37394299的博客
11-14 355
简介 p(t∣X,w,β)=∏n=1NN(tn∣wTϕ(xn),β−1) p(\mathbf{t} | \boldsymbol{X}, \boldsymbol{w}, \beta)=\prod_{n=1}^{N} \mathcal{N}\left(t_{n} | \boldsymbol{w}^{T} \boldsymbol{\phi}\left(\boldsymbol{x}_{n}\right),...
【机器学习】逻辑回归为什么叫"回归"，sigmoid又是怎么来的
LogM的博客
07-02 1723
逻辑回归
机器学习逻辑回归过程推导
02-20
机器学习中逻辑回归推导过程，很详细，简单易懂
LR模型及推导
07-03
BAT算法工程师深入详细地讲解LR模型及推导，带你轻松入门机器学习!
逻辑回归(logistic regression)推导
Im_Chenxi的博客
05-21 604
逻辑回归是一种分类模型，通过监督学习方法来估计参数。一、逻辑回归模型：    逻辑回归模型是如下条件概率分布：    一个事件的几率指的是该事件发生与不发生概率的比值，即，对数几率是：。    对逻辑回归模型而言，对数几率是：二、逻辑回归的推导及参数估计    逻辑回归使用极大似然法来估计模型参数(似然函数越大，代表联合概率分布发生越大，即越满足给定数据集的分布情况)。    设：    则似然函...
逻辑回归详细推导
weixin_39567819的博客
06-04 574
一、逻辑回归 Logistic回归是一种用于有监督学习问题的学习算法，当输出为0或1时。logistic回归的目标是最小化其预测与训练数据之间的误差 给一个二分类的例子，判断图片上有没有猫 给出一个图片的矩阵x，算法可以估计图片里面有猫的概率。 逻辑回归需要用到的参数有： 1、输入的矩阵型参数:，在这里，是样本的特征数目。 2、训练集样本标签： 3、权重：，在这里，是样本的特征数目。 4、偏移量： 5、输出：，及图片里有猫的概率（存疑，这样一来意味着 足够大，则图片就是猫。） 6..
逻辑回归的数学推导
weixin_42595747的博客
08-16 907
机器学习-逻辑回归推导
逻辑回归 - - 原理推导
daotian
07-23 2094
逻辑回归的主要思想：根据现有的数据对分类边界进行建立回归公式，以此进行分类。此处“回归”的意思是对要找到最佳的拟合参数集。 目录 一、逻辑回归是分类算法 二、逻辑回归的函数（Sigmoid函数） 三、Logistic的损失函数 四、梯度下降法求解损失函数 五、逻辑回归的优缺点 一、逻辑回归是分类算法 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminativ...
（附）逻辑回归推导
taka_is_beauty的博客
03-06 410
逻辑回归简介： 逻辑回归主要处理分类问题，属于线性模型，模型表达能力有限需要构建深层次的特征。 ps：在推荐模型里对LR改进著名的有FM和FFM模型增加了特征自组合出更高维度的特征来加强模型的表达。 ps：FM（因子分解机）对模型的参数以及对应的特征进行分解来达到特征组合的目的。 ps：FFM（场感知因子分解机）对FM引入了场的概念对FM的计算域进行了限定（只会跟其余场的特征进行计算），提...
逻辑回归（一）—— 基本推导
Paul_1i的博客
01-22 406
逻辑回归 介绍 逻辑回归是用来做分类的，样本已经做好了分类，我们构建模型使得面对一个新的样本时可以对它进行分类。 sigmoid函数 先来看这样一个函数 y=11+e−x y = \frac{1}{1+e^{-x}} y=1+e−x1​ 这个函数叫做sigmoid函数，它的图像是这样的 可以看到无论x去什么值，总能把y映射到0~1之间。 hθ(x)=11+e−θTx h_\theta(x)=\fr...
Bishop的PRML第3章：线性回归模型详解与概率视角
Chris Bishop的《PRML》第三章提供了线性模型在机器学习中的坚实基础，包括模型选择、参数估计、性能评估以及概率视角下的回归方法，这对于理解和实践回归分析具有很高的价值。通过结合书本阅读和这些PPT内容，学习...
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