四、邏輯回歸 　　邏輯回歸是屬於機器學習里面的監督學習，它是以回歸的思想來解決分類問題的一種非常經典的二分類分類器。由於其訓練后的參數有較強的可解釋性，在諸多領域中，邏輯回歸通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘業務相關信息或提升模型性能。 1、邏輯回歸思想 　　當一看到“回歸 ...

本系列內容大部分來自Standford公開課machine learning中Andrew老師的講解，附加自己的一些理解，編程實現和學習筆記。 第一章 Logistic regression 1.邏輯回歸 邏輯回歸是一種監督學習的分類算法，相比較之前的線性回歸算法，差別在於它是一個分類算法 ...

一、邏輯回歸的認識 邏輯回歸是一個用來解決二分類的簡便方法。先來看看邏輯回歸解決二分類的基本思想。 之前寫了線性回歸，現在寫邏輯回歸~都叫回歸，有什么不同呢？ 首先，從機器學習的角度說一下。機器學習中，有兩個問題是比較相似的，即預測和分類。通常將模型的輸出是有限的離散值的問題稱為分類問題 ...

一、邏輯回歸原理 　　前面我們講的線性回歸模型是求輸出特征向量Y和輸入樣本矩陣X之間的線性關系系數θ">θ，從而擬合模型Y = Xθ。此時的Y是連續的，所以是回歸模型。那么，考慮如果Y是離散的話，要怎么進行處理？此時可以通過映射函數G(Y)將Y映射為連續的值，並且規定在一定 ...

，是否值得借貸等, 而概率模型對於這類問題有得天獨厚的優勢. 本文將從各個角度來理解邏輯回歸，並指出它是一 ...

本文參考了很多網頁，主要有： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 http://www.wbrecom.com/?p=394 ...

邏輯回歸是統計學習方法中的經典分類方法，也是在深度學習興起之前，工業界最為常用的分類算法之一。 什么是邏輯回歸 邏輯回歸在某些書中也被稱為對數幾率回歸（比如西瓜書），是一種廣義的線性模型：利用一個單調可微的函數將分類任務的真實標記 $ y $ 與線性回歸模型的預測值聯系起來。 考慮一個二分 ...

0.前言 邏輯回歸（LR,Logistic Regression）是傳統機器學習中的一種分類模型，由於LR算法具有簡單、高效、易於並行且在線學習（動態擴展）的特點，在工業界具有非常廣泛的應用。 在線學習算法：LR屬於一種在線學習算法，可以利用新的數據對各個特征的權重進行更新，而不需要重新 ...