深度学习|2.2 逻辑回归

引入

如上图,给定x,x是指含有某一个特定事物的多个特征组成的向量, P ( y = 1 ∣ x ) P(y=1|x) P(y=1∣x)是指在x的情况下,y被判定为1的概率。

简言之,就是在知道多个特征的情况下,将某某东西猜成是某一个特定事物的概率。

线性回归的局限性

线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值,并不适合去作为一个概率来使用。

优化------sigmoid函数

将值回归到介于0和1之间的范围。

形式上的优化

将向量内积+常数的形式统一成向量内积的形式。

相关推荐
Dawson Zhu18 分钟前
《Agentic Design Patterns》第 9 章导读:学习与适应(Learning and Adaptation)
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
IT研究所25 分钟前
AI-ITR平台如何减少客户问题反复升级?
大数据·运维·人工智能·低代码·自然语言处理·安全架构·企微
SEO_juper35 分钟前
用 Python 写一个 GEO 可见性检查脚本:你的网站现在能被 AI 引用吗
开发语言·人工智能·爬虫·python·seo·外贸独立站
小易老师AI实战41 分钟前
RLHF深度详解(超通俗+原理+工程+对比):大模型对齐的核心基石
人工智能·大模型·sft·rlhf·ppo·人类反馈强化学习·llm 对齐
资深电气设计42 分钟前
高压直流母线系统测试是什么?宜迈思液冷直流负载方案技术说明
人工智能
数智工坊43 分钟前
视觉SLAM第12讲|地图构建:单目稠密重建、RGB-D点云与八叉树地图全解析
人工智能·深度学习·矩阵·机器人
GPU实战笔记1 小时前
云端 GPU 训练的账户余额提醒:它能说明什么,不能说明什么?
深度学习·算法·成本管理·gpu云计算·云端训练
回眸&啤酒鸭1 小时前
【回眸】OpenSwarm 多智能体协作系统实战指南
大数据·前端·人工智能
博图光电1 小时前
Libra 27105相关技术参数
人工智能·数码相机
IT_陈寒1 小时前
SpringBoot自动配置差点让我加班到凌晨
前端·人工智能·后端