本文主要是介绍（二）逻辑回归与交叉熵--九五小庞，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
什么是逻辑回归
- 线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出的“是”和“否”的回答
Singmoid
- sigmoid函数是一个概率分布函数，给定某个输入，它将输出为一个概率值
逻辑回归损失函数
- 平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形，对于分类问题，我们最好的使用交叉熵损失函数会更有效，交叉熵会输出一个更大的“损失”
交叉熵损失函数
- 交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率根部就越近。假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，H(p,q)为交叉熵，则：
keras交叉熵
在keras里，我们使用 binary-crossentropy 来计算二元交叉熵
这篇关于（二）逻辑回归与交叉熵--九五小庞的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
