【NLP複習】邏輯迴歸的原理、推導和常見問題

邏輯迴歸：假設數據服從伯努利分佈（0-1分佈），通過極大似然函數的方法，運用梯度下降來求解參數，來達到將數據二分類的目的。（用迴歸的方式求概率p，根據p和閾值求二分類結果，所以叫他迴歸但實際是分類） 預測函數、損失函數、梯度下降推導： 常見問題： 爲什麼用sigmoid函數？ 如果選擇單位階躍函數的話，它是不連續的不可微。而如果選擇sigmoid函數，它是連續的 sigmoid能夠將z轉化爲一個接

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