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不同于回归问题,分类问题是指预测值y只有几个离散的值,这里只讲binary classification 二分类问题,即y只取0,1。
(1) 如何将标签映射到0,1?
sigmoid函数及图如下:
函数:
图:
(2) 所以要将标签映射到0,1。我们的假设函数可以设为:
这样就可以将标签映射到0,1了。
假设:
那么上面模型的输出可以统一写作:
同样的,利用梯度下降算法,利用log(似然函数)对模型参数θ的梯度来更新θ,即:
这里是加号了。
另外还可以用牛顿法来更新,待研究。
log(似然函数):
求导:
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