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语义网络表示法_曹鹏_尚硅谷_张量排序_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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stic 回归目的是从特征学习岀一个 0/1 分类模型,而这个模型是将特性的线性组合 作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此,使用 logistic 函数(或称作 sigmoid 函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于 y=1 的概率。 形式化表示就是 假设函数 其中 x 是 n 维特征向量,函数 g 就是 logistic 函数。 E=A的图像是 可以看到,将无穷映射到了(0,1)。 而假设函数就是特征属于y=1的概率。 F(y = 1 I X;&) - hθ(x) P(t/ = O I I-θ) = 1 - hθ{x} 当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时,只需求hθ(x),若大于0.5就是y=1的类, 反之属于 y=0 类。 再审视一下he(x),发现hθ(x)只和θτx有关,6Tx>0,那么hθ(x) > 0.5,g(z)只不过是用 来映射,真实的类别决定权还在θτx.还有当θτx ? 0时,hθ(x)=1 ,反之hθ(x)=0。如果我 们只从θτx岀发,希望模型达到的目标无非就是让训练数据中y=1的特征θτx ? 0,而
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