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logistic 函数(logistic function)sigmoid函数

博客新址: http://blog.xuezhisd.top 邮箱:xuezhisd@126.com ---- 今天看SVM(支持向量机),开始先引入了logistic函数,虽然给出了一公式, 但好奇logistic函数啥东东啊,为啥叫logistic呢,搜索ing。 说简单些,logistic函数其实就是这样一个函数: P(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}} 非常简单吧,这个函数的曲线如下所示:、 很像一个“S”型吧,所以又叫 sigmoid曲线 ,可以得到: P(t) = \frac{K P_0 e^{rt}}{K + P_0 \left( e^{rt} – 1\right)} 其中P_0为初始值,很眼熟吧,变变形,是不是就类似开头提出的logistic P(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}} 更多具体的内容大家可以参考维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function 或者百度搜索关键词

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logistic回归

深入解读Logistic回归结果(一):回归系数,OR (2016-03-08 06:40:50) 转载▼ 标签: logistic回归 教育 杂谈 分类: 统计理论 Logistic回归虽然名字叫”回归 一 从线性回归到Logistic回归线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。 最后选中了Logistic函数:y = 1 (1+e-x)这是一个S型函数,值域为(0,1),能将任何数值映射到(0,1),且具有无限阶可导等优良数学性质。 回到Logistic回归结果。截距的系数-1.47是男性odds的对数(因为男性用female=0表示,是对照组),ln(0.23) = -1.47。 3、包含一个连续变量的模型      拟合一个包含连续变量math的Logistic回归,      模型为 ln(p(1-p)  =β0 +β1* math.

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    Logistic Regression

    本文简单介绍一下Logistic Regression的定义和原理。对于(Linear Regression)线性回归模型,输入$x$,网络参数为$w$和$b$,输出值为$y$,是个连续值。 可以考虑增加一个$\sigma$函数,变为$y=\sigma(wx+b)$,这个$\sigma$也叫sigmoid函数或logistic函数 这样输出的值就能压缩到$[0,1]$,我们可以将这个值等效为 changed issues 2. gradient not continuous since the number of correct is not continuous 最后一个问题,why call logistic logistic好理解,因为使用了$\sigma$函数,但是为什么叫regression,而不是classification呢?

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    Logistic Regression

    对于二元分类问题来讲,给定一个输入特征向量$X$,它可能对应一张图片,你想识别这张图片看它是否是一只猫的图片,你想要一个算法能够输出预测,称之为$\hat{y}...

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    Logistic Regression

    Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification rather than regression. Logistic regression is also known in the literature as logit regression, maximum-entropy classification this model, the probabilities describing the possible outcomes of a single trial are modeled using a logistic 下边介绍一个比较常用的函数: logistic function/sigmoid function 图片 logistic regression model 图片 参数估计(Maximum likelihood

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    Logistic回归

    还是回到机器学习上来,最新学习的章节是Logistic回归。 线性回归 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。 基于Logistic回归和Sigmod函数的分类 在Machine Learning课程中,对于线性回归是以房价预测为例子进行说明的,但若要做的是分类任务该怎么办? 利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。

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    Logistic回归

    Logistic回归 一些约定和基础 一般约定,x的上标(i)表示第i个样本;在矩阵中表示样本,通常将样本各个维度的特征写成列向量,一列就是一个样本的各个特征。 在python里的表示为 Y.shape # (1, m) 在Logistic回归中,我们总希望通过z = w.transpose * x + b获得每个x(i)的预测值y-hat(i),而且我们希望 具体到Logistic回归里面,我们的过程简化为两个样本的回归。

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    机器学习-Logistic回归(Logistic Regression)案例

    这就是Logistic回归为您提供的。 来看使用python的scikit-learn完成的Logistic回归案例: ? ? ?

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    理解 logistic 回归

    logistic回归简介 logistic回归由Cox在1958年提出[1],它的名字虽然叫回归,但这是一种二分类算法,并且是一种线性模型。 在预测时,只需要计算上面这个线性函数的值,然后和0比较即可,而不需要用logistic函数进行映射,因为概率值大于0.5与上的值大于0是等价的。logistic函数映射只用于训练时。 虽然用了非线性的logistic函数,但并不能改变logistic回归是一个线性分类器的本质,因为logistic函数是一个单调增函数。 通过实验也可以直观的说明,logistic回归是一个线性模型。 logistic回归是一个凸优化问题 下面我们来证明一个重要结论,logistic回归训练时优化的目标函数是凸函数。下面分两种情况进行证明。 总结 logistic回归是一种二分类算法,它用logistic函数预测出一个样本属于正样本的概率值。预测时,并不需要真的用logistic函数映射,而只需计算一个线性函数,因此是一种线性模型。

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    python logistic回归

    logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。 岭回归--要求自变量之间具有多重共线性,是一种改进最小二乘法的方法。 logistics回归 p=P(y=1|X),取0概率是1-p,取1和取0的概率之比为p/1-p,成为事件的优势比odds,odds取对数得到Logistic变换Logit(p)=ln(p/1-p), 再令Logit(p)=ln(p/1-p)=z ,则可以求出p=1/1+e^-z,则为Logistic函数。

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    logistic回归建模指南

    昨天的logistic回归:从生产到使用【上:使用篇】(在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”查看),有不少数说网友们建议把最后的建模指南图单独发一下。 另外对logistic的拟合原理(涉及到梯度下降、极大似然等等的有关概念),以及Python等语言的编程实现感兴趣的,可以等待【下:生产篇】吧~ 本图包括建模思路和相应的模型SAS代码,可以点击查看大图

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    Logistic Regression

    Logistic Regression 1. 二分类问题 例子:识别猫 ? 我们的目标是训练一个模型来识别是否为猫,模型的输入为图片。 Logistic Regression Logistic Regression是一种监督学习算法,输出值y介于0和1之间。Logistic Regression 的目标是最小化预测和真值之间的误差。 Logistic Regression 提供了一种很好的思路。输入x为图片的矩阵,输出y为图片是猫的可能性。 输入 ? Logistic Regression 中用到的参数如下: 输入矩阵: ? 2.2 Logistic Regression Cost Function Loss (error) function Loss function 用来衡量单个预测值 ? 真值 ? 之间的差距。 为学习率 下面我们假设w只包含两个元素,从而推导Logistic regression 梯度下降过程中的求导过程。 ?

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    logistic回归建模指南

    本图包括建模思路和相应的模型SAS代码,可以点击查看大图,转载请保留版权: ?----

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    Logistic Regression Cost Function

    为了训练逻辑回归模型的参数$\omega$和参数$b$,我们需要一个代价函数,通过训练代价函数来得到参数和参数。先看一下逻辑回归的输出函数:

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    逻辑回归 – Logistic regression

    (3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法)》 《一文看懂监督学习(基本概念+4步流程+9个典型算法)》 逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性 然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

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    Logistic Regression 模型简介

    逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。 Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广,相应的模型也可以叫做多元逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)。 On discriminative vs. generative classifiers:a comparison of logistic regression and naïve bayes · Wikipedia , http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression 本文转自美团技术博客 ---- 如果您对深度学习框架有更多的见解和心得希望分享,请给小编发送邮件:zhoujd

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    理论:Logistic使用前提

    但是需要考虑实际情况,比如年龄变量,假设训练的logistic结果系数为1.03,那么解释的结果就是每高一岁多0.03的风险会得高血压,但是这是无意义的,不如根据分布切分为年轻人、中年人、老人。

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    linear regression and logistic regression

    logistic regression target function 的推导 首先要提一个函数,sigmoid函数: ? 这个函数之前被用来做神经网络的激活函数,但是它有一个缺点。 ? 线性回归就是去掉了sign函数,使其成为一个线性函数,error function = square logistic regression: ? ③线性模型error function的对比 三个比较简单算法:PLA,linear regression,logistic regression。他们勇于分类的时候: ? ? 所有logistic regression是可以作为分类的,而且他的分类效果要比linear regression好,首先直观理解错误,他比linear regression更合理,其次,他的VC bound

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    tensorflow入门:Logistic Regression

    logistic使用sigmoid函数作为hypothesis,因为其值落于0和1之间,因此选定一个阀值就可以进行二元分类,这是机器学习的入门部分,理论不再赘述。 损失函数 我们这里使用交叉熵(cross-entroy)来作为logistic regerssion的损失函数。 (False) # therefore logistic regression is often used in binary classificaition predicted = tf.cast(

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    linear regression and logistic regression

    logistic regression target function 的推导 首先要提一个函数,sigmoid函数: ? 这个函数之前被用来做神经网络的激活函数,但是它有一个缺点。 ? 线性回归就是去掉了sign函数,使其成为一个线性函数,error function = square logistic regression: ? ③线性模型error function的对比 三个比较简单算法:PLA,linear regression,logistic regression。他们勇于分类的时候: ? ? 所有logistic regression是可以作为分类的,而且他的分类效果要比linear regression好,首先直观理解错误,他比linear regression更合理,其次,他的VC bound

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