写文章
- @qq_41819196
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
分类问题的基石：逻辑回归（Logistic Regression）
本文是《人工智能与世界模型》系列的第6章，聚焦分类问题的基石——逻辑回归(Logistic Regression)。文章首先指出线性回归在分类问题中的局限性，进而引入Sigmoid函数将输出映射为(0,1)概率值。重点阐述了逻辑回归特有的交叉熵损失函数，解释了其凸性优势及对错误预测的惩罚机制。有趣的是，尽管模型更复杂，但其梯度形式与线性回归惊人一致。在实践方面，文章介绍了如何通过Softmax函数
分类问题的基石：逻辑回归（Logistic Regression）
本文是《人工智能与世界模型》系列的第6章，聚焦分类问题的基石——逻辑回归(Logistic Regression)。文章首先指出线性回归在分类问题中的局限性，进而引入Sigmoid函数将输出映射为(0,1)概率值。重点阐述了逻辑回归特有的交叉熵损失函数，解释了其凸性优势及对错误预测的惩罚机制。有趣的是，尽管模型更复杂，但其梯度形式与线性回归惊人一致。在实践方面，文章介绍了如何通过Softmax函数
到底了