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机器学习基础 · 第 1 篇

逻辑回归

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逻辑回归是什么

逻辑回归是一种常见的分类模型,通常用于二分类任务。它会先计算线性组合,再通过 sigmoid 函数把结果映射到 0 到 1 之间。

σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}

逻辑回归是一种常见的分类模型,通常用于二分类任务。它会先计算线性组合,再通过 sigmoid 函数把结果映射到 0 到 1 之间。

σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}

逻辑回归是一种常见的分类模型,通常用于二分类任务。它会先计算线性组合,再通过 sigmoid 函数把结果映射到 0 到 1 之间。

σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}

逻辑回归是一种常见的分类模型,通常用于二分类任务。它会先计算线性组合,再通过 sigmoid 函数把结果映射到 0 到 1 之间。

σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}

逻辑回归是一种常见的分类模型,通常用于二分类任务。它会先计算线性组合,再通过 sigmoid 函数把结果映射到 0 到 1 之间。

σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}

示例代码

function sigmoid(z) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-z));
}
function sigmoid(z) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-z));
}
function sigmoid(z) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-z));
}
function sigmoid(z) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-z));
}
function sigmoid(z) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-z));
}

图片路径示例

文章图片应放在当前文章目录的 images/ 下,并使用相对路径引用:

![sigmoid](images/sigmoid.png)

图片示例: sigmoid

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