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2018-10-31 logistic 回归的三步骤

2018-10-31 logistic 回归的三步骤

作者: 昊昊先生 | 来源:发表于2018-11-06 15:15 被阅读0次

    step 1

    同样考虑一个而分类问题,此时Function Set 为

    f(x)=P(C1|x)=\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-(wx+b) } }

    z=wx+b,z与 P(C1|x)的关系如下所示,是一条在[0,1]之间单调递增的曲线。

    如果P(C1|x)>0.5,class为C1,否则为C2。 

    step 2

    classC1的标记y^为1,classC2的标记y^为0,则 P(C1|x)可以写为:

    P(C1|x)=f(x)^\hat{y}(1-f(x)) ^{1-\hat{y}}

    则可以得出拟然函数:

    L(w,b)=\prod\nolimits_{i=1}^n P(C1|x)

    最大化拟然数,等价于极小化-lnL,即可以得到:

    -\ln L(w,b)=\sum_{i=1}^n [\hat{y}ln(f(x^i))+ (1-\hat{y})ln(1-f(x^i))]

    cross entropy between two bernoulli distribution.

    step 3

    经过一番推到:计算出-ln(L)的导数,利用梯度衰减法求出-ln(L)最小时的Wi。

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