这篇文章主要介绍“python模拟逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型举例分析”,在日常操作中,相信很多人在python模拟逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型举例分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python模拟逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型举例分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!思想:用了新的回归函数y = 1/( exp(-x) )
,其中x为分类函数,即w1*x1 + w2*x2 + = 0
。对于每一条样本数据,我们计算一次y,并求出误差△y
;然后对权重向量w进行更新,更新策略为w = w + *△y*x[i]'
其中为学习 香港云主机率,△y为当前训练数据的误差,x[i]’为当前训练数据的转置;如此训返往复。这个例子中是对次数加了限制,也可以对误差大小加以限制。结果如下:结果:最大熵原理:在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。思想比较简单,但公式太多,结合课本公式使用更佳结果:到此,关于“python模拟逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型举例分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注开发云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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