Logistic回归是一种常用的分类算法,用于解决二分类问题。在tensorflow中,偏差(bias)和成本函数(cost function)是Logistic回归模型中的两个重要概念。
- 偏差(bias):在Logistic回归中,偏差是一个常数,表示模型在输入特征为0时的输出值。它可以理解为模型对于不包含任何特征信息时的预测结果。偏差的引入可以使模型更加灵活,能够适应不同的数据分布。
- 成本函数(cost function):成本函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。在Logistic回归中,常用的成本函数是交叉熵损失函数(cross-entropy loss)。该函数可以量化模型的预测结果与真实标签之间的差异,并通过最小化成本函数来优化模型的参数。
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