斯坦福大学机器学习笔记——正则化的逻辑回归模型
来源:互联网 发布:淘宝推广工具 编辑:程序博客网 时间:2024/05/08 06:38
在上面博客中我们讨论了正则化的线性回归模型,下面我们来讨论一下正则化的逻辑回归模型。
前面我们讲述了两种常用于逻辑回归的方法:
- 基于梯度下降法的逻辑回归模型
- 基于高级优化的逻辑回归模型
基于梯度下降法的逻辑回归模型:
首先我们还是需要先设计加入正则化后的损失函数,与线性回归模型相似,我们只需要在原来逻辑回归损失函数的基础上加入正则化即可,于是,加入正则化后的损失函数为:
与线性回归模型相同,我们不对参数
值得注意的是:上面的式子看上去与线性回归的式子相同,但是由于假设的不同,所以与线性回归在本质上是不同的。同时不对参数
基于高级优化的正则化逻辑回归模型:
与原来讲述的额高级优化相同,在matlab中可以通过fminuc函数来实现最小化,值得注意的是参数
计算之后的损失函数,就可以使用fminuc函数进行最小化,具体的细节可以参考这里。
阅读全文
0 0
- 斯坦福大学机器学习笔记——正则化的逻辑回归模型
- 机器学习笔记之逻辑回归的正则化
- 斯坦福大学机器学习笔记——逻辑回归、高级优化以及多分类问题
- 斯坦福大学机器学习课程学习笔记-逻辑回归
- 斯坦福大学机器学习笔记——当训练模型性能不好时的措施(假设评估、模型选择和交叉验证集、正则化、学习曲线)
- 机器学习笔记 (2)-逻辑回归模型
- 斯坦福大学机器学习课程--逻辑回归算法
- 斯坦福大学机器学习“逻辑回归(Logistic Regression)”
- 机器学习笔记——逻辑回归
- 吴恩达机器学习笔记——指数分布族&广义线性模型&逻辑回归概率模型推导
- 斯坦福大学机器学习笔记——过拟合问题以及正则化的解决方法
- 斯坦福大学机器学习——logistic回归
- Andrew Ng机器学习笔记ex5 正则化的逻辑回归、偏差和方差
- 斯坦福大学深度学习笔记:逻辑回归
- 机器学习笔记——逻辑回归模型及其代价函数推导
- 机器学习模型——逻辑回归Logistic Regression
- 机器学习——线性模型之逻辑回归
- 斯坦福大学机器学习笔记(5)-logistic回归的优化
- Android Studio 使用技巧
- 用ffmpeg 把mp4文件转为ts文件并生成m3u8列表
- BZOJ 3489: A simple rmq problem 树套树
- VS+Opencv3.3下用HOG+SVM实现INRIA行人检测
- python 关键字 保留字
- 斯坦福大学机器学习笔记——正则化的逻辑回归模型
- 第二次试验
- Android的Handler机制
- Java将字符串按指定长度分割
- Linux上配置Jupyter Notebook远程访问
- Java多线程:notify/notifyAll/wait/sleep在多线程中的区别于使用
- spring -IOC和DI
- java如何处理linux名字乱码批量重命名问题
- 基于WebSocket的网页端即时通讯