Logistic迴歸的基本思想與公式推導

講前小碎話 Logistic迴歸是一種線性分類模型，一般用來解決線性二分類或多分類問題。不管是在李航老師的《統計學習方法》書中，仍是在吳恩達老師的機器學習課程中，都是先假設隨機變量x服從Logistic分佈，即有以下的分佈函數和機率密度函數：面試 但是爲何定義這樣的分佈函數和機率密度函數，對於初學者來講，仍是很難理解的。咱們從Logistic迴歸的來源（也就是從貝葉斯學習發展來的）來理解其的基本思

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