第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-5.逻辑回归原理

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该视频主要讲述了逻辑回归中的Sigmoid函数。首先介绍了Sigmoid函数是一个S型函数，其输入是任意的实数，输出是0到1之间的值，可以看作是一个概率值。然后提到了在回归问题中，可以通过某种方式得到一个预测值，如果想要将这个预测值转化为分类任务的结果，就可以使用Sigmoid函数。将预测值传入Sigmoid函数后，会得到一个0到1之间的值，这个值可以解释为某个事件发生的概率。此外还强调了Sigmoid函数的取值范围和作用，以及它在神经网络中的应用。 逻辑回归原理与Sigmoid函数 1.逻辑回归通过Sigmoid函数进行概率转换，实现从连续值到概率的映射。 2.Sigmoid函数将任意实数值映射到0到1的区间，可用于将输出转换为概率。 3.逻辑回归虽名为回归，但实际上是一种分类算法，适用于二分类问题。 04:30 逻辑回归的数学表达与推导 1.逻辑回归的数学表达式包括Sigmoid函数，用于预测值的计算。 2.预测值通过逻辑回归模型的参数（如西塔和x）计算得出，反映属于正类的概率。 3.逻辑回归的推导与线性回归相似，涉及求导等数学运算。