文献类型：期刊文章

作　　者：叶晓波[1] 秦海菲[2]

机构地区：[1]楚雄师范学院网络与信息系统研究所,云南楚雄675000 [2]楚雄师范学院信息科学与技术学院,云南楚雄675000

出　　处：《软件导刊》

基　　金：云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y131)

年　　份：2017

卷　　号：16

期　　号：11

起止页码：141-143

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：Logistic分类算法中,通常使用梯度上升算法求解权值矩阵,Newton-Raphson算法是另一种求解权值矩阵的算法。选用UCI机器学习仓库中3个数据集,实验研究了Logistic梯度上升算法与Logistic Newton-Raphson算法的分类正确率、权值矩阵迭代求解次数。实验结果表明,相比Logistic梯度上升算法,Logistic Newton-Raphson算法具有更高分类正确率与较少权值矩阵迭代求解次数,该结论为Logistic分类过程中权值矩阵求解算法提供了参考依据。

关 键 词：模式识别 LOGISTIC NEWTON-RAPHSON

分 类 号：TP319]