邏輯斯蒂回歸（logistic regression，又稱“對數幾率回歸”）是經典的分類方法。雖然名字中包含回歸，但它被用來分類。 邏輯斯蒂分布 設 \(X\) 是隨機變量，\(X\) 服從邏輯斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函數 \(F(x)\) 和概率密度函數 \(f(x ...

邏輯斯蒂回歸（分類） sigmoid函數與二項邏輯回歸模型 \(sigmoid\)函數為： \[sigmoid(x)=\pi(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\\ \] 其中\(x \in \mathbb{R}\)，\(sigmoid(x)\in (0,1 ...

聲明： 1，本篇為個人對《2012.李航.統計學習方法.pdf》的學習總結，不得用作商用。歡迎轉載，但請注明出處（即：本帖地址）。 2，因為本人在學習 ...

原文：http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/46755679 首先聲明：本博客的寫作思路是對機器學習的一些基本算法做一些通俗性的靈活理解， ...

本文是Andrew Ng在Coursera的機器學習課程的筆記。 Logistic回歸屬於分類模型。回顧線性回歸，輸出的是連續的實數，而Logistic回歸輸出的是[0,1]區間的概率值，通過概率值來判斷因變量應該是1還是0。因此，雖然名字中帶着“回歸”（輸出范圍常為連續實數 ...

第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得到預測值的Y，然后最小化所有的樣本預測值Y與真實值y'的誤差來求得模型參數。我們看到這里的模型的值Y是樣本X各個維度的Xi的線性疊加，是線性的。 Y ...

邏輯斯蒂回歸: 邏輯斯蒂回歸是統計學習中的經典分類方法，屬於對數線性模型。logistic回歸的因變量可以是二分類的， 也可以是多分類的 基本原理 logistic 分布 折X是連續的隨機變量，X服從logistic分布是指X具有下列分布函數和密度函數 ...

LR 與SVM 不同 1.logistic regression適合需要得到一個分類概率的場景，SVM則沒有分類概率 2.LR其實同樣可以使用kernel，但是LR沒有support vector在計算復雜度上會高出很多。如果樣本量很大並且需要的是一個復雜模型 ...