logisitic回归
线性回归目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地接近所有的训练数据点,而对数几率回归的目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地分开两种不同类别的数据点。
对数几率回归感觉更像是一个分类问题。https://blog.csdn.net/amds123/article/details/70243497这篇博客中·已经讲的很好了,分类问题的结果是0或1。而对于logistic回归,我们不再要求直接给出分类结果,而是通过要求“分类结果为1的概率”进而得到分类结果,而概率属于[0,1]。
下面就看下公式的推导。按照sigmoid函数的形式作为正类的概率。下面是sigmoid函数

这个函数的图像是这样的

接下来我们只要做出广义上的线性回归,

接下来的我们可以从最大熵模型中推导,最大熵模型为

对于二分类问题

上下同除分子,再另wi = w1i - w0i就可以得到下面的式子

这样正类的概率为
,反类的概率为
这里我们可以令
,遵从伯努利分布,我们可以得到概率分布函数

用极大似然估计法得到似然函数

取对数就可以得到:


接下来我们可以用梯度下降法求出合适的值
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