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创始人

2024-06-03 11:59:01

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参考：

https://www.bilibili.com/video/BV12B4y1k7b5?p=47&vd_source=a624c4a1aea4b867c580cc82f03c1745

前言

Logistic Regression 是机器学习最早接触的一个模型，这个模型有的地方也叫Classfication

容易误解。这里参考视频观点做下澄清

一 Logistic Regression

模型：

$\text{[math]}$

对应的损失函数

$\text{[math]}$

输入：x

连续型数据

输出: prdY

连续型数据

二 classfication

2.1 Binary Classfication

二分类问题

$\text{[math]}$

激活函数常用sigmoid 函数：

输入x:

连续型数值

输出：

$\text{[math]}$

代表对应的分类概率

probability output

常用的损失函数：交叉熵

cross_entropy

2.2 多分类

常用的激活函数softmax

$\text{[math]}$

https://www.cnblogs.com/gczr/p/16345902.html

$\text{[math]}$

对 $\text{[math]}$ 求导的结果

$\text{[math]}$

对 $\text{[math]}$ 的求导结果

$\text{[math]}$

词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。

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