2013年12月24日

逻辑回归算法

摘要: 谓LR分类器(Logistic Regression Classifier),并没有什么神秘的。在分类的情形下,经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.当测试样本集中的测试数据来到时,这一组权值按照与测试数据线性加和的方式,求出一个z值:z = w0+w1*x1+w2*x2+...+wm*xm。①(其中x1,x2,...,xm是某样本数据的各个特征,维度为m)之后按照sigmoid函数的形式求出:σ(z) = 1 / (1+exp(z)) 。②由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1)。因此最基本的LR分类器适合于对两类目标进行分类 阅读全文

posted @ 2013-12-24 11:07 berkeleysong 阅读(1055) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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