分类---Logistic Regression

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分类---Logistic Regression相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一 概述

Logistic Regression的三个步骤

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现在对为什么不使用均方误差进行分析(步骤二的)

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由上图可以看出,当距离目标很远时,均方误差移动速率也很慢,不容易得到好的结果。


 

Discriminative(Logstic) v.s. Generative(Gaussion)

两种方法的model是一样的,训练的数据是一样的,但是找出来的参数不一样!!!

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通常来说Discriminative的性能要比Generative要好,但是Generative也有自己的特色。

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二 多分类

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三 Logistic  Regression 的局限

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还可以使用另一种转换方式:Cascading logistic regression models就是一种转换的普适方法。

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参考:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Logistic%20Regression%20(v3).pdf

 

以上是关于分类---Logistic Regression的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)

机器学习实战四(Logistic Regression)

分类算法之逻辑回归(Logistic Regression

二分分类中的logistic回归(regression)

详解线性分类-逻辑回归(Logistic Regression)白板推导系列笔记

模式识别与机器学习——logistic regression