逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。 逻辑斯蒂分布 设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x ...
原文：逻辑斯蒂（logistic）回归深入理解、阐述与实现
第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加 线性叠加的权重系数wi就是模型的参数 来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y 的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y WX 假设W gt ,Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图 x为了方便取 维 ： 然后再 ...
2014-12-17 17:33 1 45203 推荐指数：
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