Sigmoid Sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，定义为 $$ Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{ x}} $$ 它的一个优良特性就是能够把 ?? ∈ ?? 的输入压缩到 ??∈[0,1]区间，这个区间的数值在机器学习常用来表示以下含义： 1. 概率分布 [0,1] 区间 ...
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2020-05-02 19:12:06
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1. machine learning分类 supervised learning：output class is given (regression + classification) unsupervised learning 2. regression预测的结果是一个连续的值，即对x y进行拟 ...
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2020-04-30 14:00:56
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答（1）： 1. 增加样本量，这是万能的方法，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，用L2要好，可自己尝试。 3. 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度。 4. 如果还过拟合 ...
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2020-04-29 21:48:31
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摘要 1. Logistic回归分类 2. 梯度下降法 3. 代码实现与解释 Logistic回归 逻辑斯特回归（logistic regression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0. ...
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2020-04-29 18:40:46
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[机器学习实战 Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例 [toc] "本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！" "Logistic_Examples" 一、实验目的 1. 学习Logistic回归的基本思想。 2. Sigmoid函数和Logistic回归分类器。 3. 学 ...
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2020-04-29 18:10:36
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 ...
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2020-04-28 17:31:04
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） ①逻辑回归是利用正则化来防止过拟合的； ②因为正则化参数设置得足够大，权重矩阵被设置为接近于0的值，那么一些影响不大的因素就可以降低到0，则忽略不计，因此就可以让模型复杂度降低，从而防止过拟合。 2.用logift ...
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2020-04-26 19:15:56
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 答：逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。本质上讲，逻辑回归处理的是分类问题，而线性回归处理的是回归问题， 2.自述一下什么是过拟合和欠 ...
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2020-04-26 11:07:16
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 区别线性回归假设响应变量服从正态分布，逻辑回归假设响应变量服 ...
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2020-04-24 22:14:43
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1.什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归：逻辑回归又称logistic回归分析，它将数据拟合到一个logit函数或者是logistic函数中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测，它使用一个Sigmoid函数来归一化y值，使y的取值在区间(0,1)内，是解决二分类问题的利器。 公式 ...
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2020-04-24 20:07:54
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