机器学习三要素:模型、目标、算法,model cost function
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作者:周小涛
链接:http://www.zhihu.com/question/24900876/answer/65176508
来源:知乎
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Linear Regression的cost function是最小二乘,即
但是Logistic Regression的cost function却是
为什么Logistic Regression不使用最小二乘做cost function呢?
答案是各自的响应变量服从不同的概率分布。
在Linear Regression中,前提假设是服从正态分布,即,而Logistic中的是服从二项分布的,即。(为什么不服从正态?因为非0即1啊!)
因而,在用极大似然估计计算时,所得到的cost function自然是不一样的。(可自行推导)
然而,只有目标是没用的,我们还要有方法来达到目标,这里的方法就是上述的算法——最优化算法。包括常用的梯度下降法(最速下降法)、牛顿法、拟牛顿法等。这样,一个机器学习算法就算完整了,因为可以用这些最优化算法来求出。
但是Logistic Regression的cost function却是
为什么Logistic Regression不使用最小二乘做cost function呢?
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在Linear Regression中,前提假设是服从正态分布,即,而Logistic中的是服从二项分布的,即。(为什么不服从正态?因为非0即1啊!)
因而,在用极大似然估计计算时,所得到的cost function自然是不一样的。(可自行推导)
然而,只有目标是没用的,我们还要有方法来达到目标,这里的方法就是上述的算法——最优化算法。包括常用的梯度下降法(最速下降法)、牛顿法、拟牛顿法等。这样,一个机器学习算法就算完整了,因为可以用这些最优化算法来求出。
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