機器學習 之 邏輯迴歸

Logistic 迴歸的本質是：假設數據服從這個分佈，然後使用極大似然估計做參數的估計。 Logistic 分佈是一種連續型的概率分佈，其分佈函數和密度函數分別爲： 這個函數比較符合實際，例如蝗蟲的增長速度，員工自殺率等。 Logistic 分佈的形狀與正態分佈的形狀相似，但是 Logistic 分佈的尾部更長，所以我們可以使用 Logistic 分佈來建模比正態分佈具有更長尾部和更高波峯的數據分

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