logistic回归原理
来源:互联网 发布:教师网络课程心得 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 00:15
原理
1、二项logistic模型
p(y=1|x) = exp(w*x)/(1+exp(w*x))
p(y=0|x) = 1/(1+exp(w*x))
使用这种形式而不使用阶跃函数原因:由于阶跃函数在0点没有导数
2、模型参数优化
如何估计模型参数w:极大似然估计
梯度上升法:极大化对数似然函数L
w更新公式:w += x*(y - sigmoid(w*x))
推导过程可参见这篇文章,里面有些出入,下面评论有指出,总体还是挺好的
3、可以采用的策略
- 随机初始化参数
- 随机梯度上升
4、评价
做线性划分,对数据形式敏感。
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