經典的機器學習二分類演算法——Logistic迴歸
問題描述
對於維度為
我們期望找到一個
其中,
Logistic迴歸
線上性迴歸(Linear Regression)中,我們常找一組引數
計算
設定閾值
而在Logistic迴歸中,我們引入Sigmoid函式
其影象如下
Logistic迴歸取hypothesis function為
即
代價函式(cost function)
與線性迴歸問題類似,Logistic同樣需要定義代價函式使用梯度下降法優化引數
由於Sigmoid函式的使用,若使用與線性迴歸相同的二次損失函式,優化問題將變為非凸問題,即可能存在很多區域性最優解。Logistic迴歸採用以下損失函式
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