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本文详细介绍了逻辑回归的基础知识，包括条件概率、目标函数、梯度下降法和随机梯度下降法，并通过预测银行客户是否开设定期存款账户的案例进行实践。文章强调了逻辑回归作为分类问题的良好起点，以及在模型训练中梯度下降法的重要性，同时对比了不同梯度下降算法的优缺点。最后，通过案例展示了逻辑回归在实际问题中的应用。
前言
本文主要介绍了机器学习最重要的基础之一，逻辑回归，包括条件概率、逻辑回归的目标函数、梯度下降法、随机梯度下降法，以及预测银行客户是否开设账户的案例。
一、逻辑回归中的条件概率
1.逻辑回归的应用
有一些经典的二分类问题：
- 预测贷款违约状况（会违约/不会违约）
- 情感分析（正面/负面）
- 预测广告点击率（会点击/不会点击）
- 预测疾病（阳性/阴性）
如下：
这些二分类问题都可以使用逻辑回归来解决。逻辑回归是二分类问题的“神器”，非常简单和实用，是在线上系统中使用率最高的模型。
2.理解基准
基准（baseline）在AI建模过程中非常重要。搭建模型可以从简单到复杂，基准就是一个简单的模型，可以用于验证模型的效果，同时用来验证待验证模型的可行性。简单来讲ÿ
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