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机器学习算法 | Logistic回归

Logistic回归

  • 分类问题的首选算法

多分类：Softmax回归

  • 目标函数

逻辑回归 只是名字叫回归，实际上跟回归不是一回事

1

线性回归和逻辑回归区别

机器学习算法 | Logistic回归_第1张图片

不建议用回归解决分类

softmax 和 多个二分类处理多分类 的区别

机器学习算法 | Logistic回归_第2张图片

实际用的时候，可以用来等价

2

Logistic回归

机器学习算法 | Logistic回归_第3张图片

这个曲线s型的 ，它是logistic函数，也叫sigmod函数

机器学习算法 | Logistic回归_第4张图片

假设二项分布

logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。

机器学习算法 | Logistic回归_第5张图片

机器学习算法 | Logistic回归_第6张图片

机器学习算法 | Logistic回归_第7张图片

|->对数线性模型

机器学习算法 | Logistic回归_第8张图片

机器学习算法 | Logistic回归_第9张图片

机器学习算法 | Logistic回归_第10张图片

3

Softmax回归

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