Logistic回归: tensorflow中的偏差和成本函数
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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在当前用于二元Logistic回归的科学知识学习文档中，存在以下成本函数的最小化：
当使用LogisticRegression(multiclass=multinomial)时，成本函数最小化是什么？
浏览 0提问于2021-02-04得票数 0
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Logistic和线性回归具有不同的成本函数。但我不明白logistic回归中的梯度下降与线性回归是如何一致的。
通过推导平方误差代价函数，得到了梯度下降公式。然而，在Logistic回归中，我们使用了一个对数成本函数。我想我在这里迷路了。
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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我误解了逻辑回归公式推导中的最小值背后的想法。
这个想法是尽可能地增加假设(即正确的预测概率尽可能接近于1)，这反过来需要尽可能最小化成本函数$J(\θ)$。现在我被告知，为了让这一切都起作用，成本函数必须是凸的。我对凸性的理解要求没有最大值，因此只能有一个最小值，全局最小值。真的是这样吗？如果不是，请解释为什么不是。此外，如果不是这样，那么这意味着在成本函数<e
浏览 3提问于2016-10-09得票数 5
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截距参数的正则化
、、、、
根据我所读到的线性和Logistic回归的成本函数，正则化参数(λ)被应用于除截距以外的所有项。例如，这里分别是线性回归和logistic回归的成本函数(注意j从1开始)：📷
浏览 0提问于2020-05-04得票数 4
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我是机器学习领域的初学者，我想学习如何使用梯度增强树(GBT)进行多类分类。我读过一些关于GBT的文章，但是关于回归问题，我找不到关于GBT多类分类的正确解释。GBT的实现是利用回归树作为弱学习者进行多类分类的GradientBoostingClassifier。
GB以提前阶段的方式建立了一个加性模型；它允许对任意可微损失函数进行优化。在每个阶段，n_classes_回归树都适用于二项或多项偏差
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
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神经网络中的权值
、、
所以我是深入学习的新手，我遇到了给出输出的激活函数，并将其与标签进行比较，如果它是错误的，它调整其权重，直到它给出的输出与训练数据集中的特定输入的标记数据相同。7 10 1因此，假设这是一个示例训练集，我们将这些输入发送到激活函数但是对于第二个输出，它再次返回0，因此权值被调整，直到激活函数返回1。所以现在我怀疑，如
浏览 0提问于2018-04-07得票数 1
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我目前有一个程序，它采用特征向量和分类，并将其应用于已知的权重向量，以使用Logistic回归生成损失梯度。featureSize; j++) { }
我正在尝试做的是使用Softmax回归实现类似的东西，但是我在网上找到的Softmax的所有信息并不完全遵循我所知道的关于
浏览 5提问于2016-05-23得票数 0
2回答
我想问一个相当简单的问题。我有很深的纯数学背景，所以我对成本函数的数学没有太大的理解困难，但我只想澄清在实际的神经网络中成本函数到底是什么(即在实际数据集上实现它)。给定一个固定的训练样本，我们可以将成本函数看作权值和偏差的函数，从而优化该函数就是求出该函数
浏览 0提问于2022-03-02得票数 0
23]]结果：intercept [-0.15184511
Python-Sklearn
浏览 5提问于2017-03-06得票数 2
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根据我所理解的，线性回归可以预测可以具有连续值的结果，而logistic回归预测的结果是离散的。在我看来，logistic回归类似于一个分类问题。所以，为什么叫回归？
还有一个相关的问题：
浏览 9提问于2015-05-28得票数 7
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以objective的两个选项为例，reg:logistic和binary:logistic。对于0/1的分类，通常认为二元逻辑损失或交叉熵是损失函数，对吗？那么这两个选项中的哪一个是这个损失函数，另外一个的值是多少？比方说，如果binary:logistic表示交叉熵损失函数，那么reg:logistic会做什么？multi:softmax和<
浏览 1提问于2018-11-29得票数 16
当训练logistic回归时，它经过一个迭代过程，在每个过程中，它计算x变量的权重和偏差值，以最小化损失函数。从正式的学习代码出发，logistic回归类的拟合方法如下 """
Fit the model according我猜如果没有给出x变量的samp
浏览 4提问于2021-01-30得票数 2
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在吴家富的机器学习课程之后，他解释了如何修改logistic回归以获得支持向量机算法。首先，他用铰链损失代替(近似)交叉熵损失，如下图所示：然后去掉\frac{1}{m}系数，将整个成本函数除以正则化参数\lambda，从而导致σ(C=\frac{1}{\lambda})后面的参数生成的成本函数如下图所示，这是支持向量机的最小化目标：随后，他指出，通过选择参数C的一个很大的值，支持向量机
浏览 0提问于2020-03-12得票数 3
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在大多数分类(例如logistic /线性回归)中，在正则化时忽略了偏差项。如果我们不正则化偏差项，我们会得到更好的分类吗？
浏览 0提问于2012-09-25得票数 12
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我参加了一些机器学习的在线课程，总的来说，建议是为一个神经网络选择随机权重，以确保你的神经元不会都学习相同的东西，打破对称性。这些情况对零初始化安全吗？
浏览 0提问于2018-04-29得票数 7
我指的是embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0num_classes=vocabulary_size))
现在NCE_Loss函数只是一个单一的隐层神经网络，在optput层使用softmax，知道它只需要几个负样本
图的这一部分只会
浏览 0提问于2017-05-05得票数 1
1回答
我正在用logistic回归和不应用PCA进行二元分类。与单纯logistic回归相比，PCA在logistic回归前的应用具有较高的准确性和较低的FNs。我想找出这种情况发生的原因，特别是为什么PCA产生的FN较少。据我所知，成本敏感性分析可能有助于解释这一点，但我不确定这是否正确。有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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