機器學習4/100-Logistic迴歸
Day4 Logistic迴歸
github: 100DaysOfMLCode
Logistic迴歸用於分類問題，可以直接用於二分類問題，也可以設計應用於多分類問題。
原理
傳統的感知機將wx+b>0和wx+b<0實現二分類（0、1），Logistics迴歸更進一步，通過Logistic函式表示分類1的概率。
sigmoid(z) = 1/(1+e^(-z)),
sigmoid(wx+b>0) > 0.5，屬於1類，
sigmoid(wx+b<0) < 0.5，屬於0類。
最大似然函式：Mul(p^(y) * (1-p)^(1-y))
L = Mul( y * log( p )+ (1-y) * log(1 - p))
Logistic函式是怎麼來的
logit(p/(1-p)) = wx + b
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