分類演算法lr

LR(Logistic Regression) 邏輯迴歸模型 進行二分類或多分類 及梯度下降學習引數

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)是傳統機器學習中的一種分類模型,由於演算法的簡單和高效,在實際中應用非常廣泛。它的起源非常複雜,可以看參考引用1。具體應用實踐可以看這裡。 問題背景 對於二元分類問題,給定一個輸入特徵向量X” role=”presen […]

LR模型的原理和公式推導

介紹 Logistic迴歸演算法,名字雖帶有迴歸,但其實是一個分類模型。 輸出Y=1的對數機率是由輸入x的線性函式表示的模型,直接對分類的可能性進行建模,並不是直接對分類的結果(0或者1)進行建模: 假設一個樣本屬於正樣本的概率為p,則: LR模型是線上性迴歸的基礎上,把特徵進行線性組合,再把組合的 […]

LR演算法(基礎及核心概念)

前言 首先需要清楚的是,LR(Logistic Regression)雖然是迴歸模型,但卻是經典的分類方法。 為什麼分類不用SVM呢?我們對比一下SVM,在二分類問題中,如果你問SVM,它只會回答你該樣本是正類還是負類;而你如果問LR,它則會回答你該樣本是正類的概率是多少~ 文章主要內容如下: LR […]