第14课逻辑回归– 非线性逻辑函数的由来

第14课逻辑回归– 非线性逻辑函数的由来

1. 逻辑回归的模型叫做Logistic Regression (LR),常用于符合二项分布的,因变量常为定性变量的数据。举例:判断一个人是否有糖尿病,Y=0表示没病,Y=1表示患病。这里的相应变量是一个两点(0-1)分布变量,它不能用h函数连续的值来预测因变量Y(只能取0或1)。

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3. 学习借助数学工具解决问题的方法:

首先,将目标问题定义为一个函数;

之后,选取最简单的假设作为其具体形式;

然后,用事实数据验证该形式,确认有效后沿用,形成数学模型;

一旦当前采用的数学模型出现问题,则对其进行修正(添加修正项),同样借助事实数据来求取修正项的形式,形成新的(升级版)数学模型。

4. 逻辑函数是非线性函数。如何理解线性和非线性的关系?

线性:二维坐标系中的直线,三维坐标系中的平面……

非线性:二位坐标中的曲线(严格的来讲,直线也是一种特殊的曲线,但为了方便而言,我们在此处用“曲”来指代“非直”。“非直”包括“弯曲”,也包括 ReLU 函数这种“一段段拼接的线段”);三维坐标中的曲面……

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