逻辑回归的本质及其损失函数

逻辑回归为什么要使用sigmoid函数作为假设?

为了实现非线性化。

因为线性回归模型的预测值为实数,而样本的类标记为(0,1),我们需要将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来,也就是找到广义线性模型中的联系函数如果选择单位阶跃函数的话,它是不连续的不可微。而如果选择sigmoid函数,它是连续的,而且能够将z转化为一个接近0或1的值。

逻辑回归的损失函数


逻辑回归损失函数

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