逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv在这个以及接下来的几个视频中，开始介绍分类问题。在分类问题 ...

目录 　　一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归、广义线性回归、非线性回归的关系 　　什么是极大似然估计 　　逻辑斯谛回归(Logistic回归) 　　多类分类Logistic回归 　　Python代码(sklearn库) 一元线性回归 ...

logistic regression,注意这个单词logistic ，并不是逻辑（logic）的意思，音译过来应该是逻辑斯谛回归，或者直接叫logistic回归，并不是什么逻辑回归。大部分人都叫成逻辑回归，无奈啊。。。虽然这个算法中有回归二字，但它做的事情却并不是回归，而是分类。这个算法只能 ...

逻辑斯谛回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵模型是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy model）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 逻辑斯谛回归 逻辑斯谛分布 ：设\(X ...

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 ...

http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。 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 ...

　　本节开始线性分类器的另一种模型：模型斯特回归(logistic regression)。 　　在之前介绍的线性分类器中，h(x)=ΘTx+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。直观上的认识，如何h(x)越大，我们更加确信样本属于正类，相应的，h(x)越小 ...

一个典型的logistic regression模型是: 这里明明用了非线性函数，那为什么logistic regression还是线性模型呢？ 首先，这个函数不是f(y,x)=0的函数 ...