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逻辑回归模型如何定义hθ(x)，使得0≤hθ(x)≤1 令 \[{h_\theta }(x) = g\left( {{\theta ^T}x} \right)\] 其中g(x)称为Sigmoid function或logistic function \[g\left( z \right) = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}}\] 将两个函数合并 \[{h_\theta }(x) = \frac{1}{{1 + {e^{ - {\theta ^T}x}}}}\] Sigmoid function 的示意图如下Interpretation of Hypothesis Output 关于Hypothesis输出的解释 hθ(x)=estimated probability that y=1...
逻辑回归中的优化算法总结一 假设我们有m个数据对(x,y)，且数据x的维度为n的自变量，y为离散型因变量。在逻辑回归中，我们的任务通常是训练出一个多项式函数。（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下，拟合程度只和w0等参数相关，所以此函数是关于权重的多重函数， 。即这...
机器学习算法-逻辑回归一. 逻辑回归模型1.1 逻辑回归定义1.2 逻辑回归模型二. 代价函数求解2.1 定义代价函数的方法2.2 代价函数求解方法-梯度下降三. Sklearn 参数说明四. 常见问题参考 一. 逻辑回归模型 1.1 逻辑回归定义 LR 是一种简单、高效的常用分类模型，能处理二分类或者多分类。 1.2 逻辑回归模型 sigmoid 函数： 对线性回归的结果做一个在函数g上的转换，可以变化为逻辑回归，这个函数g在逻辑回归中我们一般取为sigmoid函...