机器学习算法——逻辑回归(logistic regression)（原理与实现）

想当攻城狮的菜鸟

于 2018-08-13 09:47:15 发布

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分类专栏：机器学习老周文章标签：机器学习数据挖掘逻辑回归 java

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逻辑回归是一种广泛应用于数据挖掘的线性回归模型，常用于疾病预测和经济预测。它通过估计参数来预测二分类或多元分类的概率。模型中，因变量遵循二项分布，而自变量可以是连续或分类的。损失函数通常采用对数几率函数，即sigmoid函数，其在神经网络中也有应用。实现逻辑回归，可以选择MATLAB、Python或Java等语言，其中Java代码实现直观易懂。尽管名为回归，但逻辑回归本质上是一个分类算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基本概念

逻辑回归是一种广义的线性回归，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。对于一个回归问题，给定的d个属性描述x=(x1;x2;x3;...;xd)所形成的的

$f(x)=\omega ^{T}x+b$

那么我们实际上是去估计这里的 $\omega$ 和 $b$ .

对于逻辑回归来说，自变量既可以是连续的，也可以是分类的。多重线性回归直接的目标函数是包含了 $f(x)$ 的最小二乘表达式，而logistic回归则是通过一个隐状态 $p=\Gamma (f(x))$

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