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文档简介

Logistic回归的正则化逻辑斯特回归LogisticRegression代价函数Logistic回归代价函数训练集：m个样本n个特征如何选择参数？Logistic回归代价函数代价函数：线性回归“非凸”“凸”Logistic回归代价函数如果y=110

，，如果y=010

预测值与真实值相同预测值与真实值相同预测值与真实值相反预测值与真实值相反Logistic回归代价函数，，原来的函数化简过后的函数

最终的代价函数Logistic回归代价函数代价函数Repeat梯度下降法(同时更新所有的)RepeatLogistic回归的极大似然法给定数据集极大似然法

令，，则可简写为再令于是，最大化似然函数等价为最小化高阶可导连续凸函数，可用经典的数值优化方法 如梯度下降法/牛顿法[BoydandVandenberghe,2004]则似然项可重写为逻辑斯特回归LogisticRegression正则化Logistic回归-正则化x1x2成本函数:Logistic回归-正则化成本函数:x1x2def__init__(self,penalty='l2',*,dual=False,tol=1e-4,C=1.0,

fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,

random_state=None,solver='lbfgs',max_iter=100,

multi_class='auto',verbose=0,warm_start=False,n_jobs=None,

l1_ratio=None)Logistic回归-正则化fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

lr=LogisticRegression(penalty='l2',C=1000.0,random_s

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