逻辑回归
- 逻辑回归到底是分类还是回归？
- 它是经典的二分类算法
- 机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单的还是用简单的。
- 逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。
激活函数：sigmoid函数
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公式：
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图像：
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- 自变量取值为任意实数，值域为[0,1]
- 将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中，这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务。
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预测函数：
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，其中
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分类任务：
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整合：
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解释：对于二分类任务(0,1),整合之后y取1只保留
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y取0只保留了
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解释：对于二分类任务(0,1),整合之后y取1只保留
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似然函数：
似然函数.png
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对数似然：
对数似然.png
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应用梯度上升求最大值，引入
梯度下降.png
转换为求最小值。
- 求导过程：
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sigmoid函数求导：
sigmoid函数求导
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目标函数求导：
公式求导.png
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sigmoid函数求导：
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利用梯度下降，参数更新：
梯度下降参数更新
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多分类的softmax：
多分类
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