logistic回歸和廣義線性模型
logistic回歸： logistic回歸一般是用來解決二元分類問題，它是從貝努力分布轉換而來的 hθ(x) = g(z)=1/1+e-z ;z=θTx 最大似然估計L(θ) = p(Y|X;θ) =∏p(y(i)|x(i ...
原文：廣義線性模型——邏輯回歸（logistic regression）
廣義線性模型：使用單調可微的聯系函數g . ，令h x g Tx logistic regression用來干什么 完成分類任務。 為什么要用logistic regression 如果使用線性回歸處理分類任務會存在以下兩個問題： 預測值y取值為 或者 ，但是h x 的值可能遠大於 或者遠小於 。因此根據h x 的值判斷類別的話存在困難 閾值不好取，增刪數據之后參數改變閾值也必須改變 。 實際中很 ...
2017-07-15 21:01 0 1495 推薦指數：
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