逻辑回归与神经网络：本质联系与核心区别
文章目录
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- 1. 从逻辑回归出发：机器学习的基础构建块
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- 1.1 核心机制：线性变换与非线性激活
- 1.2 决策边界与局限性
- 2. 神经网络：从“原子”到“网络”的进化
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- 2.1 基本构建单元：神经元
- 2.2 从单层到多层：解决非线性问题的关键
- 3. 训练过程的对比：共同的数学基础
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- 3.1 损失函数的设计
- 3.2 参数优化：梯度下降与反向传播
- 4. 本质联系：神经网络的“原子”单位
- 5. 实际应用中的选择考量
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- 5.1 逻辑回归的适用场景
- 5.2 神经网络的适用场景
- 结论：理解深度学习的“第一性原理”
1. 从逻辑回归出发：机器学习的基础构建块
逻辑回归作为机器学习中最经典的算法之一，表面上是解决二分类问题的利器，实则揭示了神经网络的基本工作原理。逻辑回归的目标是解决二元分类问题，例如根据肿瘤大小判断恶性良性，或根据邮件内容判断是否为垃圾邮件。
1.1 核心机制：线性变换与非线性激活
逻辑回归的核心处理流程分为两个关键步骤：
- 线性加权求和：接收输入特征 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1, x_2, ..., x_n x1,x2,...,xn，计算 z = w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . . + b z = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + b z=w1x1+w2x2