【机器学习】10——logistic的直观理解

机器学习10------logistic的直观理解

logistic


目录

训练过程

数据集:

特征: 学习时间(例如,1小时、2小时等)。

标签: 是否通过考试(0 或 1)。
模型结构:

输入: 学习时间(特征)。

输出: 学生通过考试的概率(预测值)。

初始化模型的参数(权重和偏置)通常被初始化为随机值或零。

线性组合:

计算输入特征(学习时间)与权重的线性组合,再加上偏置。
z=w⋅x+b
其中 w 是权重,x 是特征(学习时间),b 是偏置。

将线性组合的结果 z 输入到 Sigmoid 函数中,得到预测的概率值

根据损失函数优化参数

具体例子

预测一个学生是否能通过考试(0 表示未通过,1 表示通过):

  • 假设我们初始化模型的参数为:

    权重w=0

    偏置 b=0

  • 对于一个给定的学习时间 x,我们计算线性组合

    -z=w⋅x+b

    例如,对于学习时间 x=4,我们有: z=0⋅4+0=0

重复以上步骤

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