逻辑回归( Logistic regression)

本文详细介绍了逻辑回归,从其作为分类问题首选算法的介绍,到核心的Sigmoid函数思想,参数估计的对数似然函数及梯度下降方法,再到对数线性模型和损失函数的探讨。同时,文章还涵盖了广义线性模型和Softmax回归,最后明确了Logistic回归的适用条件,强调了模型的二项分布特性以及独立观测的重要性。

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逻辑回归( Logistic regression)

http://www.mamicode.com/info-detail-501714.html
https://baike.baidu.com/item/logistic%E5%9B%9E%E5%BD%92/2981575
http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/49123419
http://blog.youkuaiyun.com/u010692239/article/details/52345754

一、介绍

Logistic回归:分类问题的首选算法。

回归与分类的区别:回归所预测的目标量的取值是连续的(例如房屋的价格);而分类所预测的目标变量的取值是离散的(例如判断邮件是否为垃圾邮件)。

为便于理解,从二值分类(Binary Classif

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