主要参考 《统计学习方法》 《机器学习实战》 机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归 逻辑回归， 有一种定义是这样的：逻辑回归其实是一个线性分类器，只是在外面嵌套了一个逻辑函数，主要用于二分类问题。这个定义明确的指明了逻辑回归的特点： 　　一个线性分类器 　　外层有一个逻辑函数 ...

https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/10186417.html 目录 1. 逻辑回归 2. 优缺点及优化问题 3. 实际案例应用 4. 总结 正文 在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见 ...

一、逻辑回归的认识 逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。 之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？ 首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出是有限的离散值的问题称为分类问题 ...

一、逻辑回归原理 　　前面我们讲的线性回归模型是求输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ">θ，从而拟合模型Y = Xθ。此时的Y是连续的，所以是回归模型。那么，考虑如果Y是离散的话，要怎么进行处理？此时可以通过映射函数G(Y)将Y映射为连续的值，并且规定在一定 ...

JSong @2016.06.13 本系列文章不适合入门，是作者综合各方资源和个人理解而得. 另外最好有数学基础, 因为数学人一言不合就会上公式. 简单模型的魅力在于它能从各个角度去欣赏. 逻辑回归是最简单的二分类模型之一，实际应用中二分类最常见，如判定是否是垃圾邮件，是否是人脸 ...

本文参考了很多网页，主要有： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 http://www.wbrecom.com/?p=394 ...

逻辑回归是统计学习方法中的经典分类方法，也是在深度学习兴起之前，工业界最为常用的分类算法之一。 什么是逻辑回归 逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归（比如西瓜书），是一种广义的线性模型：利用一个单调可微的函数将分类任务的真实标记 $ y $ 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑一个二分 ...

0.前言 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。 在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新 ...