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使用Python實(shí)現(xiàn)Logistic回歸算法_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili?www.bilibili.com

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Logistic回歸是統(tǒng)計學(xué)習(xí)中經(jīng)典的分類方法。二項(xiàng)Logistic回歸模型概率分布如下

其中

為權(quán)重，為偏置。 一個事件發(fā)生的概率與該事件不發(fā)生的概率比值稱為對數(shù)幾率，假設(shè)一個事件發(fā)生的概率為，則該事件不發(fā)生的概率為，從而該事件的對數(shù)幾率為

從而有

當(dāng)(1)式大于0時表示

的概率要大于，對于二項(xiàng)Logistic分類來說當(dāng)(1)式大于0時樣本的類別應(yīng)當(dāng)為1，反之當(dāng)(1)式小于0時表示的概率要大于，相應(yīng)的樣本類別應(yīng)當(dāng)分類到0

Logistic回歸算法的損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失，令

，則，為訓(xùn)練集中的一個樣本，則Logistic的損失函數(shù)如下

其中

為訓(xùn)練樣本個數(shù)，為樣本的真實(shí)標(biāo)簽。我們通過隨機(jī)梯度下降法學(xué)習(xí)Logistic模型的參數(shù)，首先我們化簡(2)式可得到

然后對

求偏導(dǎo)

其中

為樣本真實(shí)標(biāo)簽，為模型預(yù)測為類別1的概率，然后我們可以通過如下表達(dá)式更新權(quán)重和偏置

其中

為學(xué)習(xí)率.

使用Python實(shí)現(xiàn)Logistic回歸算法代碼如下

import

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的circle loss代码实现_Python全栈之路-23-使用Python实现Logistic回归算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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