机器学习:逻辑回归原理及实现代码
来源:互联网 发布:spine 3.6 mac 破解版 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 09:55
逻辑回归(LR)实际上就是输入一系列特征,输出判别结果,是常用的机器学习分类器。LR普及的原因有三个:
(1)原理十分简单,容易实现
(2)LR是互联网中比较有影响力的算法,是广告点击率(CTR)预测的基础算法(要知道,广告可是互联网公司的盈利来源)
(3)LR是深度学习的基本组成单元(激活函数)
1、逻辑回归初识:
给定N个样本,(x,y),x表示特征向量,y为标签(-1,1)。
注:实际上就是特征乘以权值,然后通过sigmoid函数映射到概率空间。
这个公式求出来的是该样本属于正类的概率,然后我们以这个为目标函数,进行学习,求到最好的W。
对上式使用最大似然求解()求最优解
2、L1,L2正则化
注:L1可以得到稀疏的特征,即会使W更多的产生零值,L2可以使W更多的接近零
经典解释:
理解起来也简单,把实际上就是约束条件下求最优解问题,等高线表示目标函数,阴影区域表示约束条件(矩形和圆应该都能理解吧)
3、基于L2的目标函数求解过程
梯度下降法:
拟牛顿法:(有点难,楼主也没看懂,以后看懂了再分享啊)
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