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机器学习 - 对数几率回归算法过程

机器学习 - 对数几率回归算法过程

作者: 属七降九 | 来源:发表于2019-03-18 21:48 被阅读0次

    输入:训练集D = \lbrace(\bf{x_k, y_k})_{k=1}^m\rbrace
       学习率\eta
    过程:
    1:在(0, 1)范围内随机初始化所有的权重w
    2:repeat
    3: for all (\bf{x}_k, \bf{y}_k)\in D do
    4:  根据\iota(\bf{\beta}) = \sum_{i=1}^m(-y_i\bf{\beta}\hat{x}_i+ln(1+e^{\beta^T\hat{x}i}))推导出梯度项
    5:  更新权重\beta
    6: end for
    7:until 达到停止条件
    输出:\beta^*=arg min l(\beta).
            \beta

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