机器学习__Logistic回归的正则化.pptxVIP

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2023-01-17 发布于江西
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Logistic回归的正则化逻辑斯特回归 Logistic Regression代价函数 Logistic回归代价函数训练集：m 个样本n个特征如何选择参数？ Logistic回归代价函数代价函数：线性回归“非凸”“凸” Logistic回归代价函数如果 y = 110??，，如果 y = 010??预测值与真实值相同预测值与真实值相同预测值与真实值相反预测值与真实值相反 Logistic回归代价函数，，原来的函数化简过后的函数?最终的代价函数 Logistic回归代价函数代价函数Repeat梯度下降法(同时更新所有的 )Repeat Logistic回归的极大似然法给定数据集极大似然法?令，，则可简写为再令于是，最大化似然函数等价为最小化高阶可导连续凸函数，可用经典的数值优化方法如梯度下降法/牛顿法 [Boyd and Vandenberghe, 2004]则似然项可重写为逻辑斯特回归 Logistic Regression正则化 Logistic回归-正则化x1x2成本函数: Logistic回归-正则化成本函数:x1x2 def __init__(self, penalty=l2, *, dual=False, tol=1e-4, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=lbfgs, max_iter=100, multi_class=auto, verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None)Logistic回归-正则化from sklearn.linear_model import LogisticRegressionlr = LogisticRegression(penalty=l2, C=1000.0, random_state=0, solver=lbfgs, multi_class=auto) THANKS