邏輯回歸：實(shí)際解決分類問題

回歸怎么解決分類問題？將樣本的特征和樣本發(fā)生的概率聯(lián)系起來，概率是一個(gè)數(shù)，由于概率是一個(gè)數(shù)，所以可以管它叫做回歸問題。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法來說，本質(zhì)就是?求出一個(gè)函數(shù)小f，如果此時(shí)有一個(gè)樣本x，經(jīng)過f的運(yùn)算之后就會(huì)得到一個(gè)預(yù)測值，通常稱之為y。y的值實(shí)際上就是本身我們關(guān)心的那個(gè)指標(biāo)。但是在邏輯回歸中，我們得到的y的值本質(zhì)是一個(gè)概率值。如果我們不進(jìn)行最后一步根據(jù)p的值進(jìn)行分類的操作的話，那么他此時(shí)就是一個(gè)回歸算法(我們計(jì)算出的是：我們通過一個(gè)樣本的特征來擬合計(jì)算一個(gè)事件發(fā)生的概率)；那么我們通過這個(gè)概率就可以進(jìn)一步給他分類

?多分類問題邏輯回歸本身是不支持的(當(dāng)然可以使用一些其他的技巧進(jìn)行改進(jìn)),KNN算法天生可以支持多分類問題

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?邏輯回歸損失函數(shù)的梯度求解(梯度下降法)

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?在邏輯回歸中使用多項(xiàng)式特征

?防止過擬合：使用正則化方法

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，另一種正則化方法：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第9章 逻辑回归的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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