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机器学习(14)---逻辑回归(含手写公式、推导过程和手写例题)

逻辑回归

  • 一、逻辑回归概述
  • 二、模型、策略和优化(手写)
  • 三、w和b的梯度下降公式推导
  • 四、例题分析
    • 4.1 题目
    • 4.2 解答


一、逻辑回归概述

 1. 逻辑回归也称作logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程,但实际上主要是用来解决二分类问题(当然也可以解决多分类问题)。

 2. 二分类问题只有两个类别。对于类别我们通常称为正类(positive class)和负类(negative class)。 (1)例如,我们给出一个人的 [身高,体重] 这两个指标,然后判断这个人是属于”胖“还是”瘦“这一类。对于这个问题,我们可以先测量n个人的身高、体重以及对应的指标”胖“,"瘦”,把胖和瘦分别用0和1来表示,把这n组数据输入模型进行训练。训练之后再把待分类的一个人的身高、体重输入模型中,看这个人是属于“胖”还是“瘦”。 (2)例如:一个垃圾邮件过滤系统,x是邮件的特征,预测的y值就是邮件的类别(是垃圾邮件还是正常邮件),在该例子中,正类就是正常邮件,负类就是垃圾邮件。

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二、模型、策略和优化(手写)

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三、w和b的梯度下降公式推导

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四、例题分析

4.1 题目

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4.2 解答

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