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机器学习6-逻辑回归

news 2026/2/9 23:01:37

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：

h_{\theta}(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta Tx}}

其中， h_{\theta}(x) 是预测的概率，x 是输入特征， \theta 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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