机器学习6-逻辑回归
逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”,但实际上它用于分类任务,特别是对于输出为两个类别的情况。逻辑回归通过使用 logistic 函数将输入映射到一个在0,1范围内的概率值,然后根据这个概率值进行分类。
以下是逻辑回归的基本概念和步骤:
1. 模型定义:逻辑回归模型假设输出是二进制的,通常表示为0或1。模型使用 logistic 函数(也称为 sigmoid 函数)来进行概率估计。模型的假设表示如下:
其中, 是预测的概率,
是输入特征,
是模型的参数。
2. 损失函数:为了训练逻辑回归模型,需要定义一个损失函数。对于逻辑回归,常用的损失函数是交叉熵损失函数(Cross-Entropy L
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