逻辑回归与梯度下降法全部详细推导
2022/9/16 6:19:58
本文主要是介绍逻辑回归与梯度下降法全部详细推导,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
from: https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9321199.html
逻辑斯谛回归
感知机的一个最大缺点是:在样本不是完全线性可分的情况下,它永远不会收敛。
分类算中的另一个简单高效的方法:logistics regression(分类模型)
- 很多情况下,我们会将逻辑回归的输出映射到二元分类问题的解决方案,需要确保逻辑回归的输出始终落在在0-1之间,此时S型函数的输出值正好满足了这个条件,其中:
几率比(odd ratio)
特定的事件的发生的几率,用数学公式表示为:
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