Logistics Regression过程的推导

最新推荐文章于 2021-08-19 23:58:27 发布
最新推荐文章于 2021-08-19 23:58:27 发布
阅读量316 收藏
点赞数
分类专栏： Deep learning
本文深入解析了逻辑回归的原理及其损失函数的推导过程。通过详细的步骤和公式展示，帮助读者更好地理解逻辑回归背后的数学原理。

今天自己又手推了一遍逻辑回归的过程及损失函数的推导，本来想整理下的，但是，唉，感觉现在时间有点紧张，这个推导过程公式比较多，写起来比较麻烦点，所以，就不想自己整理一篇了。自己在学习的过程中，发现有一篇博客写的非常详细，特此保存下，以便后期查阅参考
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/ligang_csdn/article/details/53838743

逻辑回归三部曲——逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归
阿黎逸阳的博客
05-05 1万+
逻辑回归原理详解
Logistic Regression（逻辑回归）原理及公式推导
u013080278的专栏
12-12 1190
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
Logistic Regression的数学推导过程以及Python实现
深圳湾刘能的博客
06-26 2130
Logistic Regression称为逻辑回归，简称LR，是机器学习中一个很基础的模型，是一种广义的线性回归模型，关于Logistic Regression的知识在这里就不再累述，我们一起来吧Logistic Regression进行一次数学推导来理解其中的原理。 Logistic Regression虽然中文名称带有“回归”二字，但是本质上是一个二分类模型，所以这里运用到了一个Logist...
逻辑回归（Logistic Regression）原理及推导
qq_21840201的博客
07-25 990
              参考： https://blog.youkuaiyun.com/programmer_wei/article/details/52072939 唐宇迪：机器学习  
Logistic 回归推导
吴小宝的博客
03-10 2282
Logistic 回归是机器学习中经典的分类方法，常见的二项 Logistic 回归模型是一种二项分类模型，由条件概率分布P(Y|X)P(Y|X)表示，形式为参数化的Logistic 分布。为了更好地理解 Logistic 回归，我们先从线性回归开始说起。 假设有mm个样本点，记为{(x(i),y(i)),i=1,2,3...,m(x^{(i)},y^{(i)}),i=1,2,3...,m}，
logistics回归学习过程推导
qq_28935065的博客
11-11 356
Python机器学习笔记-2（logistics regression公式推导和代码实现）
weixin_43455338的博客
03-11 1336
1. 引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。 本文首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上...
机器学习：逻辑回归(logistics regression)
weixin_42479155的博客
11-30 683
title: 机器学习：逻辑回归(logistics regression) date: 2019-11-30 20:55:06 mathjax: true categories: 机器学习 tags: 机器学习 第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线...
logistics regression原理与线性回归
troysps的博客
05-13 1193
逻辑回归 从分类问题线性回归到逻辑回归 分类问题 0:Negative class 1:Positive Class 二分类问题开始 将已知数据分类 0 1 采用算法 线性回归 假设函数 hx = theta0 + theta1*x1 + ... + thetaN * xN 设置阈值---什么情况下属于1类 or 0类 > 0.5 1 < 0.5 0...
[Machine Learning] 逻辑回归（Logistics Regression）
Oh_MyBug的博客
02-17 335
Logistics Regression 引言 Logistics回归，虽然这个算法从名字上来看是回归算法，但实际上是一个分类算法。 Logistics回归是在线性回归的基础上，使用sigmoid函数，将线性模型ωx+b\omega x+bωx+b的结果压缩到[0,1][0,1][0,1]之间，使其有概率意义。 Logistics回归本质仍然是一个线性模型，虽然在线性模型ωx+b\omega x+...
Logistic回归的简单推导过程
uzY)&PHd!cqj
03-03 1732
逻辑回归(Logistic Regression)推导证明
Taneeyo的博客
12-03 958
逻辑回归(Logistic Regression)推导证明 逻辑回归是一个线性模型，是机器学习的基础重要模型之一。 目标：实现分类 数据集(样本)： X⊑RNf(x;ω,b)=ω1x1+ω2x2+...+ωNxN+bX\sqsubseteq\mathbb{R}^N\\f(\boldsymbol x;\omega,b)=\omega_1x_1+\omega_2x_2+...+\omega_Nx_N+bX⊑RNf(x;ω,b)=ω1​x1​+ω2​x2​+...+ωN​xN​+b增广形式：f(x;ω)=ω0x0
Logistic回归推理过程
花花公子
05-09 571
3. 具体过程 3.1 构造预测函数 Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种）。根据第二章中的步骤，需要先找到一个预测函数（h），显然，该函数的输出必须是两个值（分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： 对应的函数图像是一个取值在0和1...
logistic regression 逻辑斯蒂回归（两类）
richard2357的专栏
12-14 2884
logistic regression 从字面上就可以看出，分类实际上也是一种特殊的回归。其与linear regression的不同是输出增加了一个非线性映射，映射到0-1，从而可以利用概率进行分类。 分类问题有很多种模型，包括logistic regression，SVM支持向量机，神经网络等等，logistic是分类问题中最基本的内容。很多教材上也有讲到。但是对logistic函数的来龙去
Logistic回归原理及公式推导
热门推荐
AriesSurfer的专栏
11-20 14万+
原文见 http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/27365941
【机器学习笔记1】Logistic回归总结
897371388
11-13 1972
Logistic回归总结 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） PDF下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegre...
Logistic原理与公式推导
weixin_41744192的博客
08-19 1361
逻辑回归原理与公式手推逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归算法实际上是一种分类算法，它适用于标签 ???? 取值离散的情况，预测的变量 ???? 是离散的值，如:1 0 0 1。 要搞清楚逻辑回归的原理必须要从概率和似然性说起。 我们常常用概率描述一个事件发生的可能性。而似然性正好反过来，意思是一个事件实际已经发生了，反推在什么参数条件下，这个事件发生的概率最大。 即： 已知参数 β 前提下，预测某事件 x 发生的概率是 P（x |
logistics regression
03-16
逻辑回归（logistics regression）是一种广义线性模型，用于预测二元变量的结果（如预测一个人是否罹患某疾病）。它是一种分类算法，通过计算一个样本属于某个类别的概率来决定该样本属于哪个类别。
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