邏輯回歸(Logistic Regression) 6.1 分類問題參考文檔: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv在這個以及接下來的幾個視頻中，開始介紹分類問題。在分類問題 ...

目錄 　　一元線性回歸、多元線性回歸、Logistic回歸、廣義線性回歸、非線性回歸的關系 　　什么是極大似然估計 　　邏輯斯諦回歸(Logistic回歸) 　　多類分類Logistic回歸 　　Python代碼(sklearn庫) 一元線性回歸 ...

logistic regression,注意這個單詞logistic ，並不是邏輯（logic）的意思，音譯過來應該是邏輯斯諦回歸，或者直接叫logistic回歸，並不是什么邏輯回歸。大部分人都叫成邏輯回歸，無奈啊。。。雖然這個算法中有回歸二字，但它做的事情卻並不是回歸，而是分類。這個算法只能 ...

邏輯斯諦回歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法。最大熵模型是概率模型學習的一個准則，將其推廣到分類問題得到最大熵模型（maximum entropy model）。邏輯斯諦回歸模型與最大熵模型都屬於對數線性模型。 邏輯斯諦回歸 邏輯斯諦分布 ：設\(X ...

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 ...

http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要參照統計學習方法、機器學習實戰來學習。下文作為參考。 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 ...

　　本節開始線性分類器的另一種模型：模型斯特回歸(logistic regression)。 　　在之前介紹的線性分類器中，h(x)=ΘTx+Θ0，如果h(x)>0，則樣本x屬於正類，否定x屬於負類。直觀上的認識，如何h(x)越大，我們更加確信樣本屬於正類，相應的，h(x)越小 ...

一個典型的logistic regression模型是: 這里明明用了非線性函數，那為什么logistic regression還是線性模型呢？ 首先，這個函數不是f(y,x)=0的函數 ...