幾乎所有的教材都是從logistic分類開始的，因為logistic分類實在太經典，而且是神經網路的基本組成部分，每個神經元(cell)都可以看做是進行了一次logistic分類。
所謂logistic分類，顧名思義，邏輯分類，是一種二分類法，能將資料分成0和1兩類。
logistic分類的流程比較簡單，主要有線性求和，sigmoid函式啟用，計算誤差，修正引數這4個步驟。前兩部用於判斷，後兩步用於修正。
1.線性求和以及sigmoid函式
因此我們需要乙個函式，來將z的值對映到[0,1]之間， 這就是
啟用函式
。啟用函式有很多種，這裡的啟用函式是sigmoid函式。
當 a 大於0.5的時候，我們判定x應屬於1類，如果小於0.5，則屬於0類。這樣，就完成了判斷的工作。
2.誤差計算以及引數修正
上面完成的判斷過程中用到了引數向量h和偏置量b。 可以說，h和b的值直接關係到logistic判斷的準確性。
在最開始的時候，h中的值是隨機的，而b的值是0
. 我們通過不斷的訓練來使得h和b能夠盡可能的達到乙個較優的值。
假設我們期望輸入x的判定是y，而實際得到的判定值是a，那麼我們定義乙個損失函式c(a,y)，通過修正h和b的值來使得c最小化，這是乙個優化問題。在凸優化問題中，可以通過
然而在某些情況下，例如資料規模很大，或者非凸優化問題中，則不能這麼做，而是用迭代的方法來得到區域性最優解。
3.將logistic擴充套件到多分類
在這裡，我們將輸出由乙個值更改為乙個向量。例如有3個類，那麼輸出就是乙個長度為3 的列向量，對應項的值為1，其他為0.即
分別表示第0,1,2個類。 也可以看成是原來若干個logistic分類器組合在一起。對應的某個分類器只對該類輸出1，其他情況都輸出0.
python實現logistic分類演算法
最近在看吳恩達的機器學習課程，自己用python實現了其中的logistic演算法，並用梯度下降獲取最優值。logistic分類是乙個二分類問題，而我們的線性回歸函式 的取值在負無窮到正無窮之間，對於分類問題而言，我們希望假設函式的取值在0 1之間，因此logistic函式的假設函式需要改造一下 由...
Logistic回歸，多類分類
1對其他 one vs rest,ovr 對每個類別c，訓練乙個logistic回歸分類器 對新的輸入x，選擇使得 多項分布 在概率分布中，貝努利 bernoulli 分布的輸出只有兩種取值。multinoulli分布，或稱為範疇分布 categorical distribution 輸出有k種取值...
有序分類logistic回歸 R語言
正如字面理解，包含兩個方面 一是有序性，如調研中常用的滿意度常用李克特量表，即有序的因變數 二是logistic分類，如1代表優秀 2代表良好 3代表一般等等。因變數為分類變數，且分類間有次序關係，針對因變數為分型別資料的情況應該選用logistic回歸，故應採用有序多分類的logistic回歸分析...