逻辑回归函数,逻辑回归的优缺点

logisticregression函数 2023-09-24 17:00 111 墨鱼

logisticregression函数

逻辑回归函数,逻辑回归的优缺点

逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有ax+b,其中a和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将ax+b很明显sigmoid函数的值域在区间(0,1)内，如下图：所以我们就得到：,这个就是逻辑回归函数的原型。这里的转换函数就是sigmoid函数，至于为什么选这个函数，首先这个函数的值域是在区间(

逻辑回归的代价函数就成了：因为逻辑回归的假设函数为Sigmoid函数：使得J(θ)不再像像线性回归中是凸函数（下图右），而是成了非凸函数（下图左），会有许多个本⽂将通过以下⼏部分来讲解逻辑回归：⼀.分类和回归任务的区别⼆.逻辑回归不是回归三.如果是你，你要怎么做四.把回归函数掰弯五.选定阈值六.最⼤似然估计七.求解交叉熵

逻辑回归是线性分类器，即线性模型。是否是线性模型取决于决策边界。一、逻辑回归逻辑回归是一种分类方法，主要用于二分类问题，使用逻辑函数(即Sigmoid函数)。逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻辑回归成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。对于多元逻辑回归，可用如下公

逻辑回归函数Logistic Regression的适用性1）可用于概率预测，也可用于分类。并不是所有的机器学习方法即在逻辑回归模型中，我们最大化似然函数和最小化损失函数实际上是等价的。1.4 求解求解逻辑回归的方法有非常多，我们这里主要聊下梯度下降和牛顿法。优化的主要目标是找到一个方向

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