【機器學習】【邏輯迴歸】最大似然估計的推導和求解步驟和梯度上升算法求解

伯努利分佈算法 若是隨機變量X∈{0, 1}，而且相應的機率知足： 函數     P(X=1) = p，0<p<1 spa     P(X=0) = 1 - p 3d 則稱隨機變量X服從參數爲p的伯努利分佈。blog 則隨機變量X的機率密度函數爲：事件 邏輯迴歸     邏輯迴歸卻不是迴歸算法而是一個分類算法~，線性迴歸是一個迴歸算法。邏輯迴歸的樣本數據集是一個離散分佈的樣本集，邏輯迴歸的模型值再

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