C++ 落地AI项目教程:以libtorch实现逻辑回归

C++ 落地AI项目教程:以libtorch实现逻辑回归

1. 逻辑回归基本原理

逻辑回归是一种二分类算法,其原理是:通过学习训练数据,将数据分为两个类,比如0和1.
逻辑回归(Logistic Regression)是一种统计学上常用的分类算法,尽管其名称中含有“回归”一词,但实际上它被广泛应用于二分类问题。逻辑回归的基本原理如下:

  1. 线性组合:
    首先,逻辑回归假设输入特征(自变量)与输出(因变量)之间存在线性关系。这种关系可以通过一个线性组合(加权求和)来表示,即 ( z = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + b ),其中 ( w_i ) 是对应于每个特征 ( x_i ) 的权重系数,( b ) 是偏置项。
    Sigmoid 函数:
    由于逻辑回归用于解决分类问题,我们需要将线性组合的结果转换成概率形式。为此,我们使用 Sigmoid 函数 ( \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} ),这个函数会将任何实数映射到 (0, 1) 区间内,代表某个事件发生的概率。

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