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 ...

逻辑回归 1. 逻辑回归中的条件概率 谈到分类，也许没有比逻辑回归更简单的方法了，受到工业界的极大的欢迎。逻辑回归的基本概念，以及如何一步步来构建逻辑回归中起到最核心作用的条件概率。 逻辑回归是二分类问题的“神器”，非常简单和实用，是在线系统中使用率最高的模型。 二分类问题 预测 ...

逻辑回归 1、 总述 　　逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。 2、 基本概念 　　回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X ...

在读研期间，一直在帮导师做技术开发，甚至偶尔做一做美工（帮导师和实验室博士生画个图啥的），算法还是较少接触的，其实，我发现，算法还是蛮好玩的，昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法，做下总结吧，不然看了之后过两天就抛在脑后，忘光光了。。视频点击 ...