逻辑回归二分类理解 - 好文

一、问题描述

假设我们要分类一个问题，且只是是与不是的问题，比如是否是一只猫，只能是（1）或（0）。而且这个目标拥有n个特征，我们得到的是一个关于输入x的线性函数，我们可以得到：

z= w1*x1+w2*x2+....+wn*xn+b

上述的公式对于描述我们要得到0和1并不是一个很好的描述，因为结果可能有很多种结果，非常大的数或很小的负数。所以将上述的结果作为sigmoid函数自变量，公式及图形如下，当结果z非常大时，结果将趋于1；当结果非常小时，结果将趋于0。

二、代价函数

为什么需要代价函数：

为了训练逻辑回归模型的参数参数和参数我们，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数和参数。先看一下逻辑回归的输出函数

为了让模型通过学习调整参数，你需要给予一个样本的训练集，这会让你在训练集上找到参数和参数,，来得到你的输出。损失函数

损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，

我们在逻辑回归中用到的函数是：

为什么要用这个函数作为逻辑损失函数？当我们使用平方误差作为损失函数的时候，你会想要让这个误差尽可能地小，对于这个逻辑回归损失函数，我们也想让它尽可能地小，为了更好地理解这个损失函数怎么起作用，我们举两个例子：

当时损失函数，如果想要损失函数尽可能得小，那么就要尽可能大，因为sigmoid函数取值，所以会无限接近于1。

当时损失函数，如果想要损失函数尽可能得小，那么就要尽可能小，因为sigmoid函数取值，所以会无限接近于0。

损失函数是在单个训练样本中定义的，它衡量的是算法在单个训练样本中表现如何，为了衡量算法在全部训练样本上的表现如何，我们需要定义一个算法的代价函数，算法的代价函数是对
个样本的损失函数求和然后除以: 损失函数只适用于像这样的单个训练样本，而代价函数是参数的总代价，所以在训练逻辑回归模型时候，我们需要找到合适的和
，来让代价函数的总代价降到最低。

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