logistic回归和广义线性模型
logistic回归： logistic回归一般是用来解决二元分类问题，它是从贝努力分布转换而来的 hθ(x) = g(z)=1/1+e-z ;z=θTx 最大似然估计L(θ) = p(Y|X;θ) =∏p(y(i)|x(i ...
原文：广义线性模型——逻辑回归（logistic regression）
广义线性模型：使用单调可微的联系函数g . ，令h x g Tx logistic regression用来干什么 完成分类任务。 为什么要用logistic regression 如果使用线性回归处理分类任务会存在以下两个问题： 预测值y取值为 或者 ，但是h x 的值可能远大于 或者远小于 。因此根据h x 的值判断类别的话存在困难 阈值不好取，增删数据之后参数改变阈值也必须改变 。 实际中很 ...
2017-07-15 21:01 0 1495 推荐指数：
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