Logistic Regression邏輯迴歸模型

邏輯迴歸模型是用來分類的，用於離散的點，但是卻用到了regression,感覺跟線性迴歸（預測連續值）有點關係，他們之間通過sigmod函數來聯繫。 1、sigmod函數： 邏輯迴歸函數： h(x)=g(θ0+θ1x1+θ2x2+…….+θnxn) 會將一個線性函數轉化到（0，1）內，也就是表示出某一個類別的具體概率（優勢） 2、損失函數（數學家做的事） 在實際中不能出現分段函數的情況，不利於求解

>>阅读原文<<