机器学习6-逻辑回归

2024-02-04 07:52:01
开发
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逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”，但实际上它用于分类任务，特别是对于输出为两个类别的情况。逻辑回归通过使用 logistic 函数将输入映射到一个在0,1范围内的概率值，然后根据这个概率值进行分类。

以下是逻辑回归的基本概念和步骤：

1. 模型定义：逻辑回归模型假设输出是二进制的，通常表示为0或1。模型使用 logistic 函数（也称为 sigmoid 函数）来进行概率估计。模型的假设表示如下：

$h_{\theta}(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta Tx}}$

其中， $h_{\theta}(x)$ 是预测的概率， $x$ 是输入特征， $\theta$ 是模型的参数。

2. 损失函数：为了训练逻辑回归模型，需要定义一个损失函数。对于逻辑回归，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy L

原文地址:https://blog.csdn.net/dracularking/article/details/136006609 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1753929361238659072.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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