当前位置: article > 正文

逻辑回归（Logistic Regression）-牛顿法求解参数_逻辑回归求解参数β1β2数学方程式

作者：码创造者 | 2024-07-01 11:49:25

踩

逻辑回归求解参数β1β2数学方程式

在上一章节中，我们介绍了什么是逻辑回归，以及如何基于最大似然的思想使用梯度下降法求解逻辑回归参数 $\theta$ 。在本章节中，将介绍使用另一种方法，牛顿法求解逻辑回归参数，并给出代码演示。

1.1牛顿法求解方程根
考虑牛顿法在求解方程 $f(\theta)=0$ 时的用法。牛顿法在求解方程根时，主要是根据泰勒展示式进行迭代求解的。
假设 $f(x)=0$ 有近似根 $x_k$ ，那么 $f(x)$ 在点 $x_k$ 处的泰勒展开式表示为，

f (x) \approx f (x_{k}) + f^{'} (x_{k}) (x - x_{k})

$f(x) \approx f(x_k) + f'(x_k)(x-x_k)$
令

f (x) = 0

$f(x)=0$ 有，

f (x_{k}) + f^{'} (x_{k}) (x - x_{k}) = 0

$f(x_k) + f'(x_k)(x-x_k) = 0$ ，求解得到

x_{k + 1}

$x_{k+1}$

x_{k + 1} = x_{k} - \frac{f (x_{k})}{f^{'} (x_{k})}

$x_{k+1}=x_{k}-\frac{f(x_k)}{f'(x_k)}$
利用该公式可以迭代求解

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/码创造者/article/detail/776239