这篇文章主要讲解了“python如何实现梯度下降求解逻辑回归”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python如何实现梯度下降求解逻辑回归”吧！似然函数的定义：给定联合样本值X下关于(未知)参数的函数似然函数：什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值对数似然：（误差的表达式，我们的目的就是使得真实值与预测值之前的误差最小）（导数为0取得极值，得到函数的参数）逻辑回归是在线性回归的结果外加一层Sigmoid函数前提数据服从伯努利分布对数似然：引入转变为梯度下降任务，逻辑回归目标函数我的理解就是求导更新参数，达到一定条件后停止，得到近似最优解Sigmoid函数预测函数目标函数梯度梯度下降停止策略样本重新洗牌梯度下降求解形式简单，模型的可免费云主机域名解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响，某个特征的权重值比较高，那么这个特征最后对结果的影响会比较大。模型效果不错。在工程上是可以接受的（作为baseline)，如果特征工程做的好，效果不会太差，并且特征工程可以大家并行开发，大大加快开发的速度。训练速度较快。分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关。并且逻辑回归的分布式优化sgd发展比较成熟，训练的速度可以通过堆机器进一步提高，这样我们可以在短时间内迭代好几个版本的模型。资源占用小,尤其是内存。因为只需要存储各个维度的特征值。方便输出结果调整。逻辑回归可以很方便的得到最后的分类结果，因为输出的是每个样本的概率分数，我们可以很容易的对这些概率分数进行cutoff，也就是划分阈值(大于某个阈值的是一类，小于某个阈值的是一类)。准确率并不是很高。因为形式非常的简单(非常类似线性模型)，很难去拟合数据的真实分布。很难处理数据不平衡的问题。举个例子：如果我们对于一个正负样本非常不平衡的问题比如正负样本比 10000:1.我们把所有样本都预测为正也能使损失函数的值比较小。但是作为一个分类器，它对正负样本的区分能力不会很好。处理非线性数据较麻烦。逻辑回归在不引入其他方法的情况下，只能处理线性可分的数据，或者进一步说，处理二分类的问题 。逻辑回归本身无法筛选特征。有时候，我们会用gbdt来筛选特征，然后再上逻辑回归。感谢各位的阅读，以上就是“python如何实现梯度下降求解逻辑回归”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python如何实现梯度下降求解逻辑回归这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是百云主机，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
这篇文章主要介绍“vue中如何使用echarts”，在日常操作中，相信很多人在vue中如何使用echarts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”vue中如何使用echarts”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
