1、引入sigmoid函数，
用该函数做概率建模，因为函数值在【0，1】。
log(p/(1-p))=w x
输出Y=1的对数几率是输入x的线性函数。
2、求参数，用极大似然估计。梯度下降迭代求解
机器学习-逻辑回归
最新推荐文章于 2023-01-28 23:30:00 发布
本文介绍了如何使用sigmoid函数进行概率建模，并将其应用于逻辑回归中。通过将输出Y=1的对数几率设为输入x的线性函数，即log(p/(1-p))=wx，实现了模型的构建。此外，还探讨了如何利用极大似然估计的方法来求解模型参数，并采用梯度下降法进行迭代求解。
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