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机器学习中的算法-逻辑回归算法_机器学习中的逻辑回归算法使用了我们高数当中的一个函数,这个函数是

机器学习中的逻辑回归算法使用了我们高数当中的一个函数,这个函数是
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本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记
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一.逻辑回归算法原理推导
1.1 逻辑回归(Logistic regression)

  • 目的:经典的二分类算法
  • 首选的分类算法
    在这里插入图片描述

1.2 Sigmoid函数
是什么手段让逻辑回归只能输出两种值呢?答:Sigmoid函数。
在这里插入图片描述

  • 自变量取值为任意实数,值域[0,1]

解释: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。
因为g(z)函数的特性,它输出的结果也不再是预测结果,而是一个值预测为正例的概率,预测为负例的概率就是1-g(z)。

二.逻辑回归求解
2.1 Sigmoid函数详解
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述分类任务实现二分类,0或者1。若P(y=1)的概率为h(x),则P(y=0)的概率1-h(x)。

2.2 Logistic regression
利用逻辑回归求解
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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