逻辑回归-重要参数-1

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:33

课时名称	课时知识点
逻辑回归-重要参数-1	逻辑回归-重要参数-1逻辑回归-重要参数-1

...全文

435 回复打赏收藏举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本节为吴恩达教授机器学习笔记第二部分:逻辑回归与分类(1)-逻辑回归参数更新规则推导，包括：逻辑回归提出的背景，选用sigmoid函数的原因，极大似然方法推导参数更新规则，最后附上逻辑回归的pytorch实现以及核心的python代码。 1. 逻辑回归 忽略标签数据离散的事实用线性回归算法解决二值分类问题，效果差而且对于不在[0,1]区间的值也没有意义，为此重新构建hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)如下：其中：称为逻辑回归函数（sigmoid函数）,它定义在数据区间并且.

第2章：逻辑回归来源本章视频一、逻辑回归算法原理推导1.概述2.引入sigmoid函数3.假设函数4.似然函数5.目标函数来源 Lecture_02 本章视频 03_数据分析处理库-Pandas、04_数据可视化库-Matplotlib、08_逻辑回归算法、09_案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略一、逻辑回归算法原理推导 1.概述 逻辑回归是一个经典的二分类算法，属于分类问题。...

逻辑回归详解

简介 逻辑回归虽然名字中有回归两字，但其属于分类算法的一种，常用于二分类问题，但其也可以适用于多分类，本文主要针对二分类进行说明，逻辑回归因其形式简单，模型的可解释性非常好，资源占用小，尤其是内存等优势在工业中界应用比较广泛，逻辑回归用一句话可以概括为：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到二分类的目的，可以看到其包含了挺多知识点：假设、极大似然函数（损失函数）、梯度下降（求解方法）、二分类（目的）等，在介绍逻辑回归算法原理之前先来复习几个数学知识点。相

正则化正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向量的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。 L1范式表现为参数向量中的每个参数的绝对值之和， L2范数表现为参数向量中的每个参数的平方和的开方值。重要参数penalty & C 参数说明 penalty...

任大勇的课程社区_NO_4

4

社区成员

584

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章