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MACHINELEARNING機器學習第7章邏輯回歸7.1邏輯回歸介紹7.2邏輯回歸原理7.3決策邊界7.4邏輯回歸多分類問題第7章邏輯回歸logistic回歸是一種廣義的線性回歸分析模型。邏輯回歸適合解決分類問題，僅可以解決二分類問題。回歸問題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)系起來概率的值域【0，1】7.1邏輯回歸介紹第7章邏輯回歸邏輯回歸模型采用Sigmoid函數(shù)Sigmoid函數(shù)值域：t>0時，p預測>0.5;t<0時，p預測<0.57.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型函數(shù)第7章邏輯回歸對于給定的樣本數(shù)據(jù)集X，y，我們如何找到參數(shù)θ，可以最大程度獲得樣本數(shù)據(jù)集X對應的分類輸出y預測?7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸尋找滿足條件的損失函數(shù)7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸尋找滿足條件的損失函數(shù)由于p的取值只能是在0到1之間，當p取值為0時，按之前的sigmoid函數(shù)定義，預測分類y應該為0，但此時真實分類y=1，而-log(p)趨于無窮大（損失函數(shù)大），很好的表達了預測得不準；當p取值為1時，按之前的sigmoid函數(shù)定義，預測分類y應該為1，此時真實分類y也等于1，-log(p)趨于0（損失函數(shù)?。?，很好的表達了預測得準確。7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸尋找滿足條件的損失函數(shù)y=-log(1-x)7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸尋找滿足條件的損失函數(shù)y=-log(1-x)7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸合成一個式子考慮多個樣本7.2邏輯回歸原理邏輯回歸模型損失函數(shù)第7章邏輯回歸損失函數(shù)求導（詳細推導過程略）7.2邏輯回歸原理推導模型參數(shù)計算式子第7章邏輯回歸7.3決策邊界規(guī)則決策邊界第7章邏輯回歸7.3決策邊界不規(guī)則決策邊界第7章邏輯回歸邏輯回歸僅可以解決2分類問題，多分類需要OvO、OvROvR：n個類別需要分別進行n次分類，選擇分類得分最高的7.4邏輯回歸多分類問題第7章邏輯回歸邏輯回歸盡可以解決2分類問題，多分類需要OvO、OvRO

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