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(1050) 评论(0) 推荐(0) 编辑
