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参考Logistics Regression
参考 李航.统计学习方法[M].清华大学出版社
logistic 分布是一种连续型的分布,其分布函数和密度函数分别为:
u 表示位置参数,
r
r
r>0 为形状参数。 logistic 分布是由其位置参数和尺度参数 定义的连续分布。其分布的形状与正态分布形状相似,但其尾部更长。
线性回归预测输出的是连续值
线性表达式:
f
(
x
)
=
w
t
x
+
b
f(x)=w^tx+b
f(x)=wtx+b
为了消除掉后面的常数项b,我们可以令
x
′
=
[
1
x
]
T
x^{\prime}=\left[
f
(
x
′
)
=
w
′
T
x
′
f\left(\boldsymbol{x}^{\prime}\right)=\boldsymbol{w}^{\prime T} \boldsymbol{x}^{\prime}
f(x′)=w′Tx′
逻辑回归输出的是离散的值
分为二分类和多分类
为了得到预测概率值。我们用sigmoid激活函数。
g
(
z
)
=
1
1
+
e
−
z
g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
g(z)=1+e−z1
g(
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