logistic regression中的cost function选择

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我是靠谱客的博主怡然饼干，最近开发中收集的这篇文章主要介绍logistic regression中的cost function选择，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一般的线性回归使用的cost function为:

但由于logistic function：

本身非凸函数（convex function），如果直接使用线性回归的cost function的话，很难到达全局最优解。

相反，很容易陷入局部最优解然后就认为到达收敛条件了。因此，logistic regression中使用的cost function为：

其图像为一个碗（bowl shape function），碗的底部为（1,0）。可以看出：当预测正确且非常自信时（h（x) = y），

cost function 为0；当完全预测错误且非常自信时（h(x) = !y）, cost function 为 inf。

转载于:https://www.cnblogs.com/instant7/p/4093435.html

以上就是怡然饼干为你收集整理的logistic regression中的cost function选择的全部内容，希望文章能够帮你解决logistic regression中的cost function选择所遇到的程序开发问题。

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