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 ...

逻辑斯蒂回归（分类） sigmoid函数与二项逻辑回归模型 \(sigmoid\)函数为： \[sigmoid(x)=\pi(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\\ \] 其中\(x \in \mathbb{R}\)，\(sigmoid(x)\in (0,1 ...

声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习 ...

原文：http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/46755679 首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解， ...

本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。 Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数 ...

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 ...

逻辑斯蒂回归: 逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的， 也可以是多分类的 基本原理 logistic 分布 折X是连续的随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数 ...

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景，SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel，但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多。如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型 ...