機器學習（九）——邏輯迴歸（LR）

Ø  是一種用迴歸建模的方式建立的分類器，主要針對於二分法； 對樣本進行線性建模後，形成線性模型：z=wx+b； 由於線性模型的預測值波動範圍比較大，因此需要用邏輯函數來將線性模型進行歸一化處理，以方便分類； 在邏輯迴歸函數調參時需要構建損失函數，一般損失函數使用各個樣本的方差之和，而邏輯迴歸函數中，常用的損失函數爲非凸函數，因此需要轉換損失函數模型； 在邏輯迴歸中構建了對數損失函數； 調參時採用

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