機器學習--迴歸算法--Logistc迴歸理論

本篇內容參考《百面機器學習》《統計學習方法》 第一部分 理論概述 1 Logistic迴歸相比於線性迴歸而言，二者有何異同 1）區別 Logistic迴歸處理分類問題 線性迴歸處理迴歸問題 2）相同 是有監督學習，採用極大似然估計函數建模，使用梯度下降方法求解 2 Logistic迴歸採用Sigmoid函數作爲伯努利分佈分佈律 引入odd思想：即一個事件發生概率與不發生概率的比值比 注意：這也是l

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