機器學習之邏輯迴歸

1.邏輯迴歸的原理 邏輯迴歸常用於分類問題，例如判斷是良性腫瘤還是惡性腫瘤，判斷是垃圾郵件還是正常郵件，等等。理想的替代函數應當預測分類爲0或1的概率，當爲1的概率大於0.5時，判斷爲1，當爲1的概率小於0.5時，判斷爲0。因概率的值域爲[0,1]。常用的替代函數爲Sigmoid函數，即：其中 2.邏輯迴歸損失函數推導及優化 P(y|x;θ)=h(x)y(1−h(x))(1−y)P(y|x;θ)=

>>阅读原文<<