简述： 1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归，因为对数几率叫做logit，做的操作是线性回归，所以该模型叫做Logistic Regression。 2. LR 的输出可以看做是一种可能性，输出越大则为正例的可能性越大，但是这个概率不是正例的概率，是正例负例的对数几率 ...

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_inter ...

逻辑回归从线性回归引申而来，对回归的结果进行 logistic 函数运算，将范围限制在[0,1]区间，并更改损失函数为二值交叉熵损失，使其可用于2分类问题(通过得到的概率值与阈值比较进行分类)。逻辑回归要求输入的标签数据是01分布(伯努利分布)，而线性回归则是对任意连续值的回归。出世 ...

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇， 主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广 ...

逻辑回归（Logistic Regression） 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 逻辑回归的定义 简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计 ...

转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 ...

原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression In statistics, logistic regression, or logit regression, or logit model[1] is a regression ...

原文：http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一，定向广告技术是广告系统中的重要技术，点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分，Logistic Regression ...