logistic回归

最新推荐文章于 2025-07-30 11:20:45 发布
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#机器学习 #logistic回归

本文介绍了Logistic回归的基本概念，包括其目的、最优化算法的选择（如梯度下降法和牛顿法），并针对二分类问题（伯努利分布）的应用场景进行了说明。此外，文章还概述了Logistic回归的实现步骤及优缺点。

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简介：
logistic回归的目的：寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解参数的过程可由最优化算法完成；
常用最优化算法：梯度下降法、牛顿法

适用范围：
二分类问题（伯努利分布）

步骤：


缺点：

优点：
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