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类别区分

变量与概念

决策边	置信度阈值threshold	过拟合	欠拟合
正则化	高偏差	lambda（λ）

线性回归受个别极端值影响，不适合用于分类

逻辑回归

1. 输出值介于（0,1）

2. 解决输出标签，判断真值

3. 用于回归和分类

Sigmoid函数

图注：z越大，函数g(z)值越趋近于1；z为负数，越小则函数g(z)值越趋近于零。

公式

$f_{\vec{w},b}=g(\vec{w}\ast \vec{x}+b)=\frac{1}{1+e^{-(\vec{w}\ast \vec{x}+b)}}$

$P(y=0)+P(y=1)=1$

一般写法：$f_{\vec{w},b}(\vec{x})=P(y=1|\vec{x};\vec{w},\vec{b})$

含义：w,b为影响因子的时候，选中x行向量时，y=1的概率是多少。

决策边

逻辑损失函数和代价函数

$L(f_{\vec{w},b}({\vec{x}}^{(i)}),y^{(i)})=-y^{(i)}log(f_{\vec{w},b}(x^{(i)}))-(1-y^{(i)})log(1-f_{\vec{w},b}({\vec{x}}^{(i)}))$

分取值写，则如下图：

负的log函数取零到一的部分。如上图。

平方误差代价函数不适用原因：会出现多个局部最小值。

简化的代价函数为 $J(\vec{w},b)=-\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m[L(f_{\vec{w},b}({\vec{x}}^{(i)}),y^{(i)}]$
它由极大似然估计法推出。
凸函数原因：凸优化学习

逻辑回归的梯度下降

重复地更新w和b，令其值为旧值-（学习率$\alpha \ast$ 偏导数项）

泛化

若一个模型能从从未见过的数据中做出准确的预测，我们说它能够从训练集泛化到测试集。我们的目标是构建一个泛化精度尽可能高的模型

一个模型不能太过特殊以至于只能用于一些数据，也不能过于宽泛难以拟合数据。

过拟合的解决方案

1. 收集更多数据，但数据收集能力可能有上限。
2. 观察是否可以用更少特征，应选用最相关特征，但有些被忽略的特征可能实际上有用。有些算法可以自动选择合适的特征。
3. 正则化，w₁到w_n可以缩小以适应训练集，不推荐缩小b

正则化

一种惩罚，如果某一个w的增大使代价函数J增大，那它实际应该减小。

$J(\vec{w},b)=\frac{1}{2m}[\sum _{i=1}^m(f_{\vec{w},b}({\vec{x}}^{(i)})-y^{(i)}{)}^2+\frac{\lambda }{2m}\sum _{j=1}^n{w}_j^2+\frac{\lambda }{2m}{b}^2](\lambda >0)$

选择合适的λ以避免过拟合和欠拟合。