y是样本真实的值(1或者0)。 更换w1,w2,b的值是损失函数最小。
sigmoid函数的导数为: g(x)' = g(x)*(1-g(x)) sigmoid函数的导数推导过程:Click here
将上面两个式子整合为下面一个公式: 那么似然函数为 m表示样本个数,为了方便计算,取对数得 求上式的极大值,引入因子 -1/m,转化为求下式的极小值: 这就是逻辑回归的log损失函数,其中 那我们通过梯度下降更新 theta 其中Alpha是学习步长。 下面给出怎样推导上面的偏导数: tip:上面的推导公式用到了sigmoid函数...
以偏置b的梯度计算为例,推导出交叉熵代价函数: 在第1小节中,由二次代价函数推导出来的b的梯度公式为: 为了消掉该公式中的 ,我们想找到一个代价函数使得: 即: 对两侧求积分,可得: 而这就是前面介绍的交叉熵代价函数。 附录: sigmoid函数为: 可证:
梯度下降迭代的正则化公式 梯度下降正规方程的正则化公式 其中推导过程如下 logistic回归的正则化公式 带入迭代公式得如下等式: 注:正则化都是在损失函数J(theta)中加入一个与参数相关的量,是因为本来计算参数的方式就是让代价函数尽可能地接近0,所以如果参数过大,那么新加入的这一项就会很大,这样就不能满足要求。所...
推导逻辑回归代价函数的梯度计算公式 逻辑回归迭代次数,逻辑回归1.初始化init(n_iter=100,eta=0.0001,gd=’bgd’)2.对数函数sigmoid(fx)3.训练fit(TrainData)4.批量梯度下降5.随机梯度下降6.计算损失值costFunction()7.预测单个样本类别predict(testData)8.求准确率accurac
交叉熵代价函数(作用及公式推导) /blog_80ce3a550102wko1.html交叉熵代价函数(Cross-entropycostfunction)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进...要好。 3.交叉熵代价函数是如何产生的? 以偏置b的梯度计算为例,推导出交叉熵代价函数: 在第1小节中,由...
实际情况证明,交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。 3. 交叉熵代价函数是如何产生的? 以偏置b的梯度计算为例,推导出交叉熵代价函数: 交叉熵代价函数(作用及公式推导) 在第1小节中,由二次代价函数推导出来的b的梯度公式为: 交叉熵代价函数(作用及公式推导) ...
以偏置b的梯度计算为例。推导出交叉熵代价函数: 在第1小节中,由二次代价函数推导出来的b的梯度公式为: 为了消掉该公式中的 。我们想找到一个代价函数使得: 即: 对两側求积分。可得: 而这就是前面介绍的交叉熵代价函数。 附录: sigmoid函数为: 可证:...