逻辑回归、LR算法、LR优缺点、LR推导、LR损失函数
逻辑回归
- LR–逻辑回归
- LR作用？
- 回归和分类的区别？
- 逻辑回归函数？
- 逻辑回归损失函数？
- LR的推导？
- LR和线性回归的区别
- 逻辑回归怎么实现多分类？
- One-Vs-All
- One-Vs-One
- Softmax
- 优缺点
LR–逻辑回归
LR,
Logistic Regression,逻辑回归
之前笔记：逻辑回归
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逻辑回归
逻辑回归
LR作用？
- 常用的处理二分类问题的线性模型
二分类：分类目标只有两种
判断是猪吗-----是、不是
回归和分类的区别？
- 回归模型的输出是连续的
- 分类模型的输出是离散的
逻辑回归函数？
逻辑回归=线性回归+sigmoid函数
线性回归就是用一条直线来拟合自变量和因变量之间的关系
把回归变成分类？
- sigmoid函数
参考:sigmoid
将y压缩为0-1，y小于0–变成[0,0.5],y大于0–变成[0.5,1]
- 逻辑回归：把线性函数的输出z，当做sigmoid函数的输入，最后得到y。当y∈[0,0.5]y\in[0,0.5]y∈[0,0.5]
否，当y∈[0,1]y\in[0,1]y∈[0,1]是 - 逻辑回归函数：
如何去求解出好的参数？ - 利用到好的损失函数
逻辑回归损失函数？
- 损失函数是体现“预测值”与“实际值”相似程度的函数
- 损失函数越小，模型越好
解读损失函数
- 其中y表示样本的真实标签，（0或1）
- a表示预测的结果是0或者1的概率，a的取值范围为[0,1]
- 对于上述损失函数，分开讨论两种预测结果—（正|反）
- 正：y=1，loss=-yIna，当a越接近1时，yIna越大，loss越小
- 负同理
LR的推导？
我们采用
逻辑回归、LR算法、LR优缺点、LR推导、LR损失函数相关推荐
- 【ML】逻辑回归适用场景-原理-优缺点汇总：
所以文档都用来做笔记,便于翻阅复习,如有侵权,联系我哈,可删除~~ 什么是逻辑回归: LR是linear regression还是logistics regression呐? 两者的区别:线性回归的预 ...
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