机器学习:从二项logistic distribution 到 softmax loss function
来源:互联网 发布:java课程设计题目 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 20:03
一、binomial logistic distribution
- 对数几率(log odds)
一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率p 与不发生的概率(1−p )比值,即p1−p 。那么对数几率为:logit(p)=p1−p
对于logistic回归: 模型参数估计
logistic回归,给定训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)} 利用极大似然估计法估计模型参数w :二、多项logistic回归
上面介绍用于二分类问题,推广到多分类问题有:
三、softmax loss function
四、Multiclass SVM loss
五、参考文献
- 《统计学习方法》
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