手写逻辑回归（逻辑回归知乎）

手写逻辑回归

简介

逻辑回归是一种用于分类的监督机器学习算法。它通过将输入数据映射到概率分布来工作，该分布表示数据属于特定类的概率。手写逻辑回归是逻辑回归的一种专门形式，用于对图像中的手写数字进行分类。

原理

手写逻辑回归的工作原理如下：

收集训练数据：

收集大量手写数字图像。

预处理图像：

将图像转换为数字表示，例如像素值或边缘检测。

选择特征：

从预处理后的图像中提取代表不同数字特征的特征。

训练模型：

使用训练数据训练逻辑回归模型。模型从特征中学习表示每个数字的权重。

分类：

给定新图像，模型使用训练的权重计算每个数字的概率。它将图像分类为具有最高概率的数字。

流程

手写逻辑回归的流程如下：

初始化：

初始化模型权重。

正向传播：

使用图像特征将权重应用于逻辑回归函数，计算图像属于每个数字类的概率。

计算损失：

计算模型预测与实际数字标签之间的损失函数值。

反向传播：

使用链式法则计算模型权重的梯度。

更新权重：

使用梯度下降或其他优化算法更新模型权重，以最小化损失函数。

重复步骤 2-5：

重复正向传播、计算损失、反向传播和更新权重步骤，直到达到收敛或达到预定义的迭代次数。

优点

手写逻辑回归具有以下优点：

简单易懂：

逻辑回归算法相对简单易懂。

快速训练：

它可以在训练集上快速训练。

高效分类：

它可以有效地对未知图像进行分类。

应用

手写逻辑回归广泛用于以下应用中：

手写数字识别

信用卡欺诈检测

贷款审批

医学诊断

**手写逻辑回归****简介**逻辑回归是一种用于分类的监督机器学习算法。它通过将输入数据映射到概率分布来工作，该分布表示数据属于特定类的概率。手写逻辑回归是逻辑回归的一种专门形式，用于对图像中的手写数字进行分类。**原理**手写逻辑回归的工作原理如下：* **收集训练数据：**收集大量手写数字图像。 * **预处理图像：**将图像转换为数字表示，例如像素值或边缘检测。 * **选择特征：**从预处理后的图像中提取代表不同数字特征的特征。 * **训练模型：**使用训练数据训练逻辑回归模型。模型从特征中学习表示每个数字的权重。 * **分类：**给定新图像，模型使用训练的权重计算每个数字的概率。它将图像分类为具有最高概率的数字。**流程**手写逻辑回归的流程如下：* **初始化：**初始化模型权重。 * **正向传播：**使用图像特征将权重应用于逻辑回归函数，计算图像属于每个数字类的概率。 * **计算损失：**计算模型预测与实际数字标签之间的损失函数值。 * **反向传播：**使用链式法则计算模型权重的梯度。 * **更新权重：**使用梯度下降或其他优化算法更新模型权重，以最小化损失函数。 * **重复步骤 2-5：**重复正向传播、计算损失、反向传播和更新权重步骤，直到达到收敛或达到预定义的迭代次数。**优点**手写逻辑回归具有以下优点：* **简单易懂：**逻辑回归算法相对简单易懂。 * **快速训练：**它可以在训练集上快速训练。 * **高效分类：**它可以有效地对未知图像进行分类。**应用**手写逻辑回归广泛用于以下应用中：* 手写数字识别 * 信用卡欺诈检测 * 贷款审批 * 医学诊断