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機器學習(九)——邏輯迴歸(LR)
時間 2021-01-13
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Ø 是一種用迴歸建模的方式建立的分類器,主要針對於二分法; 對樣本進行線性建模後,形成線性模型:z=wx+b; 由於線性模型的預測值波動範圍比較大,因此需要用邏輯函數來將線性模型進行歸一化處理,以方便分類; 在邏輯迴歸函數調參時需要構建損失函數,一般損失函數使用各個樣本的方差之和,而邏輯迴歸函數中,常用的損失函數爲非凸函數,因此需要轉換損失函數模型; 在邏輯迴歸中構建了對數損失函數; 調參時採用
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