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docs/source/LogisticRegression.md
@@ -23,7 +23,9 @@ logistic回归通过函数S将ax+b对应到一个隐状态p,p = S(ax+b),然
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将t换成ax+b,可以得到逻辑回归模型的参数形式:
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P(x;a,b) = 1 / (1 + e^(-ax+b))
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-![image]
+![image]https://github.com/SciEvan/TensorFlow.NET/tree/master/docs/source/sigmoid.png
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+sigmoid函数的图像
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+
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通过函数S的作用,我们可以将输出的值限制在区间[0, 1]上,p(x)则可以用来表示概率p(y=1|x),即当一个x发生时,y被分到1那一组的概率。可是,等等,我们上面说y只有两种取值,但是这里却出现了一个区间[0, 1],这是什么鬼??其实在真实情况下,我们最终得到的y的值是在[0, 1]这个区间上的一个数,然后我们可以选择一个阈值,通常是0.5,当y>0.5时,就将这个x归到1这一类,如果y<0.5就将x归到0这一类。但是阈值是可以调整的,比如说一个比较保守的人,可能将阈值设为0.9,也就是说有超过90%的把握,才相信这个x属于1这一类。
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https://www.cnblogs.com/Belter/p/6128644.html
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