基礎算法梳理：2-邏輯迴歸梳理

1、邏輯迴歸與線性迴歸的聯繫與區別 2、 邏輯迴歸的原理 3、邏輯迴歸損失函數推導及優化 4、 正則化與模型評估指標 5、邏輯迴歸的優缺點 6、樣本不均衡問題解決辦法 7. sklearn參數 1 標題線性迴歸與邏輯迴歸的區別與聯繫 1）線性迴歸要求變量服從正態分佈，logistic迴歸對變量分佈沒有要求（假設了樣本服從伯努力分佈-0，1分佈）。 2）線性迴歸要求因變量是連續性數值變量，而logi

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