逻辑回归的本质是最大似然估计
逻辑回归的输出是
分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到
取似然函数
再取对数
最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数
取负号和求平均后得到J函数
此时就是求使J函数最小的参数θ。接下来用梯度下降法优化。
逻辑回归的本质是最大似然估计
逻辑回归的输出是
分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到
取似然函数
再取对数
最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数
取负号和求平均后得到J函数
此时就是求使J函数最小的参数θ。接下来用梯度下降法优化。
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使用方法：新建文本文件，将以下代码贴入，将后缀名改为.bat 代码非原创，仅作记录。
文章原创,最近更新：2018-05-24 1.逻辑回归算法原理推导2.逻辑回归求解课程来源: python数据分...
本文标题：逻辑回归的本质（非原创，仅记录）
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