逻辑回归

逻辑回归

  • 解决分类问题
  • 把任意值，映射到(0, 1)之间；判定边界
  • 将样本的特征 和 样本发生的概率 联系起来，概率是1个数
  • 逻辑回归得到1个概率值
  • 把得到的数\theta ^{T}\cdot x_{b} 扔给sigmoid(t)函数
  • 分2种情况，大于0.5；小于0.5
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逻辑回归损失函数

J(\theta)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(\sigma(X_{b}^{(i)}\theta))+(1-y^{(i)})log(1-\sigma(X_{b}^{(i)}\theta))
继续使用梯度下降



sigma函数求导

损失函数的梯度推导

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