原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生 ...

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），又叫对数几率回归（从后文中便可此名由来）,因此与多重线性回归分析有很多相同之处。这是一个分类模型而不是一个回归模型. 　　它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数 ...

公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 上一篇文章介绍了线性回归模型，它用于处理回归问题。 这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字 ...

最近学习Logistic回归算法，在网上看了许多博文，笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好。但其中有个关键问题没有讲清楚：为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。 和线性回归算法相比，逻辑回归 ...

1.什么是logistic回归？ logistic回归虽然说是回归，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1 举个简单的例子： 癌症检测：这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0） 2.logistic回归和线性回归的关系 ...

　　（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类 ...

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单，对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类，区别于线性回归直接拟合目标值，Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率 ...

逻辑回归(Logistic Regression) 什么是逻辑回归: 　　逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一 回归问题怎么解决分类问题 ...