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機器學習:邏輯迴歸(Logistic Regression)
時間 2020-12-23
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定義:邏輯迴歸假設數據服從伯努利分佈,通過極大化似然函數的方法,運用梯度下降來求解參數,來達到將數據二分類的目的。 輸入:邏輯迴歸的輸入是一個線性組合,與線性迴歸一樣,但是輸出變成了概率。通過伯努利(類似拋硬幣的概率分佈)的概率公式我們可以得到sigmoid函數。 邏輯迴歸的最終形式: hθ(x;θ)=11+e−θTx h θ ( x ; θ ) = 1 1 + e − θ T x 函數圖像如下圖
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