Logistic Regression（邏輯迴歸）原理及公式推導

邏輯迴歸是廣義線性模型 廣義線性模型： 是指讓模型的預測值去逼近y的衍生物，譬如說，假設我們認爲示例所對應的輸出標記是在指數尺度上的變化，那就可以將輸出標記的對數作爲線性模型逼近目標，即 lny=w2x+b l n y = w 2 x + b 更一般的考慮單調可微函數g()令 y=g−1(wTx+b) y = g − 1 ( w T x + b ) ，這樣得到的模型稱爲廣義線性模型。廣義線性模型中

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