邏輯回歸：實際解決分類問題

回歸怎么解決分類問題？將樣本的特征和樣本發生的概率聯系起來，概率是一個數，由于概率是一個數，所以可以管它叫做回歸問題。對于機器學習算法來說，本質就是?求出一個函數小f，如果此時有一個樣本x，經過f的運算之后就會得到一個預測值，通常稱之為y。y的值實際上就是本身我們關心的那個指標。但是在邏輯回歸中，我們得到的y的值本質是一個概率值。如果我們不進行最后一步根據p的值進行分類的操作的話，那么他此時就是一個回歸算法(我們計算出的是：我們通過一個樣本的特征來擬合計算一個事件發生的概率)；那么我們通過這個概率就可以進一步給他分類

?多分類問題邏輯回歸本身是不支持的(當然可以使用一些其他的技巧進行改進),KNN算法天生可以支持多分類問題

,

，?

?

,?

?

,?

?

,?

?

,?

?邏輯回歸損失函數的梯度求解(梯度下降法)

，

?

，

?

，

?

，

?

，

?

，?

?

?

?

，?

?

?在邏輯回歸中使用多項式特征

?防止過擬合：使用正則化方法

??

，另一種正則化方法：

?

，

?

，

?

?

?

，

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第9章 逻辑回归的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。