logistic）迴歸深入理解、闡述與實現

邏輯斯蒂（logistic）迴歸深入理解、闡述與實現 第一節中說了，logistic 迴歸和線性迴歸的區別是：線性迴歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重係數wi就是模型的參數）來得到預測值的Y，然後最小化所有的樣本預測值Y與真實值y'的誤差來求得模型參數。我們看到這裏的模型的值Y是樣本X各個維度的Xi的線性疊加，是線性的。 Y=WX (假設W>0),Y的大小是隨着X各個維度的疊加

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