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CS229之逻辑回归

CS229之逻辑回归

作者: __cbf0 | 来源:发表于2019-04-09 20:50 被阅读0次


逻辑回归是分类问题的经典解法,本节首先引入sigmod函数,建立问题的假设空间,再介绍LR模型输出的统计意义。与线性回归问题不同,LR需使用对数损失函数来作为cost function(凸函数)。最后介绍了一些高级优化方法(没仔细看),和多分类问题


1. 回归VS分类

如果用线性回归解决 二分类问题

2.  逻辑回归的假设陈述

表示为1/0的概率

3. 决策边界

完全线性可分->  划分不同类的边界

4. 损失函数

为什么不能继续用平方差函数

因此,选用对数损失函数

5. 简化损失函数

梯度下降求解

6. 先进的优化方法

7. 多分类问题

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