转自：http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 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，比如医学中 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　1. logistic回归的基本思想　　 　　logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： 　　a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； 　　b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； 　　c. ...

Logistic回归 Logistic回归的一般过程 （1）收集数据：采用任意方法收集数据 （2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式最佳 （3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析 （4）训练算法：大部分 ...

Part I: 线性回归 线性回归很常见，给你一堆点，作出一条直线，尽可能去拟合这些点。对于多维的数据，设特征为xi，设函数$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$为拟合的线性函数 ...