当前位置: 代码迷 >> 综合 >> Lecture 10 : Logistic Regression
  详细解决方案

Lecture 10 : Logistic Regression

热度:33   发布时间:2024-02-25 05:42:39.0

Lecture 10 : Logistic Regression

【参考】https://redstonewill.com/236/
【概括】
在这里插入图片描述
1.
软性二分类问题:值越接近1,表示正类的可能性越大;越接近0,表示负类的可能性越大
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Logistic Regression与Linear Classification、Linear Regression做个比较:
在这里插入图片描述

  1. logistic regression的err function,称之为cross-entropy error交叉熵误差:
    在这里插入图片描述

目的是使Ein最小:
在这里插入图片描述
3.
在这里插入图片描述
4. 基于梯度下降的Logistic Regression算法步骤如下:
在这里插入图片描述

  相关解决方案