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MACHINELEARNING机器学习第7章逻辑回归7.1逻辑回归介绍7.2逻辑回归原理7.3决策边界7.4逻辑回归多分类问题第7章逻辑回归logistic回归是一种广义的线性回归分析模型。逻辑回归适合解决分类问题，仅可以解决二分类问题。回归问题怎么解决分类问题将样本的特征和样本发生的概率联系起来概率的值域【0，1】7.1逻辑回归介绍第7章逻辑回归逻辑回归模型采用Sigmoid函数Sigmoid函数值域：t>0时，p预测>0.5;t<0时，p预测<0.57.2逻辑回归原理逻辑回归模型函数第7章逻辑回归对于给定的样本数据集X，y，我们如何找到参数θ，可以最大程度获得样本数据集X对应的分类输出y预测?7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归寻找满足条件的损失函数7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归寻找满足条件的损失函数由于p的取值只能是在0到1之间，当p取值为0时，按之前的sigmoid函数定义，预测分类y应该为0，但此时真实分类y=1，而-log(p)趋于无穷大（损失函数大），很好的表达了预测得不准；当p取值为1时，按之前的sigmoid函数定义，预测分类y应该为1，此时真实分类y也等于1，-log(p)趋于0（损失函数小），很好的表达了预测得准确。7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归寻找满足条件的损失函数y=-log(1-x)7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归寻找满足条件的损失函数y=-log(1-x)7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归合成一个式子考虑多个样本7.2逻辑回归原理逻辑回归模型损失函数第7章逻辑回归损失函数求导（详细推导过程略）7.2逻辑回归原理推导模型参数计算式子第7章逻辑回归7.3决策边界规则决策边界第7章逻辑回归7.3决策边界不规则决策边界第7章逻辑回归逻辑回归仅可以解决2分类问题，多分类需要OvO、OvROvR：n个类别需要分别进行n次分类，选择分类得分最高的7.4逻辑回归多分类问题第7章逻辑回归逻辑回归尽可以解决2分类问题，多分类需要OvO、OvRO

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