邏輯迴歸（logistic regression）原理詳解

機器學習解決的問題，大致上就是兩種：數值預測和分類。前者通常採用的是迴歸模型，好比最經常使用的線性迴歸；後者的方法則五花八門，決策樹，kNN，支持向量機，樸素貝葉斯等等模型都是用來解決分類問題的。其實，兩種問題從本質上講是同樣的：都是經過對已有數據的學習，構建模型，而後對未知的數據進行預測，如果連續的數值預測就是迴歸問題，如果離散的類標號預測，就是分類問題。web 這裏面有一類比較特殊的算法，就是

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