LR推导
参考回答：
逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。g(z)为sigmoid function.
则
逻辑回归用来分类0/1 问题，也就是预测结果属于0 或者1 的二值分类问题。这里假设了二值满足伯努利分布，也就是
其也可以写成如下的形式：
对于训练数据集，特征数据x={x1, x2, … , xm}和对应的分类标签y={y1, y2, … , ym}，假设m个样本是相互独立的，那么，极大似然函数为：
log似然为：
如何使其最大呢？与线性回归类似，我们使用梯度上升的方法（求最小使用梯度下降），那么
。
如果只用一个训练样例（x，y），采用随机梯度上升规则，那么随机梯度上升更新规则为：
-
本文向大家介绍LR的推导，损失函数相关面试题，主要包含被问及LR的推导，损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。g(z)为sigmoid function. sigmoid function 的导数如下
-
本文向大家介绍请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding相关面试题，主要包含被问及请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中
-
本文向大家介绍LR公式相关面试题，主要包含被问及LR公式时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。g(z)为sigmoid function. sigmoid function 的导数如下： 逻辑回归用来分类0/
-
本文向大家介绍关于LR？相关面试题，主要包含被问及关于LR？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 把LR从头到脚都给讲一遍。建模，现场数学推导，每种解法的原理，正则化，LR和maxent模型啥关系，LR为啥比线性回归好。有不少会背答案的人，问逻辑细节就糊涂了。原理都会? 那就问工程，并行化怎么做，有几种并行化方式，读过哪些开源的实现。还会，那就准备收了吧，顺便逼问LR模型发展历史。
-
[Spark on Angel] LR 数据、特征和数值优化算法是机器学习的核心，Spark on Angel的LR算法，借助Spark本身的MLLib，支持更加完善的优化算法，包括梯度下降、牛顿法，以及二者的各种变种。 1. 算法介绍 Spark MLLib中Logistic Regression算法，适合于低维度稠密型的特征，并可以用不同的优化算法求解，如SGD、L-BFGS、OWL-QN……
-
LogisticRegression 逻辑回归模型（logistic regression model）是一种分类模型。它是最常见和常用的一种分类方法，在传统的广告推荐中被大量使用，朴实但有效。 1. 算法介绍 Logistic Regression 逻辑回归模型（logistic regression model）是一种分类模型。样本x属于类别y的概率P(y|x)服从logistic分布： 综合