Logistic迴歸

概念 Logistic迴歸雖然名字裏帶「迴歸」，但是它實際上是一種分類方法，主要用於二分類問題 LR分類器適用數據類型：數值型和標稱型數據。其優點是計算代價不高，易於理解和實現；其缺點是容易欠擬合，分類精度可能不高。 多維特徵的訓練數據進行LR時特徵值必須做scale，確保特徵的取值在相同的尺度內計算纔會收斂。 模型 多元線性迴歸模型： y = θ T x y=\theta^Tx y=θTx Lo

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