轉自：http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多 變量分析方法。通常的問題是，研究某些因素條件下某個結果是否發生，比如醫學中 ...

logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），又叫對數幾率回歸（從后文中便可此名由來）,因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。這是一個分類模型而不是一個回歸模型. 　　它們的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求參數 ...

1.什么是logistic回歸？ logistic回歸雖然說是回歸，但確是為了解決分類問題，是二分類任務的首選方法，簡單來說，輸出結果不是0就是1 舉個簡單的例子： 癌症檢測：這種算法輸入病理圖片並且應該辨別患者是患有癌症（1）或沒有癌症（0） 2.logistic回歸和線性回歸的關系 ...

　　（整理自AndrewNG的課件，轉載請注明。整理者：華科小濤@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 雖然叫做“回歸”，但是這個算法是用來解決分類問題的。回歸與分類的區別在於：回歸所預測的目標量的取值是連續的（例如房屋的價格）；而分類 ...

原文見 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多 變量分析方法。通常的問題是，研究某些因素條件下某個結果是否發生 ...

　　1. logistic回歸的基本思想　　 　　logistic回歸是一種分類方法，用於兩分類問題。其基本思想為： 　　a. 尋找合適的假設函數，即分類函數，用以預測輸入數據的判斷結果； 　　b. 構造代價函數，即損失函數，用以表示預測的輸出結果與訓練數據的實際類別之間的偏差； 　　c. ...

Logistic回歸 Logistic回歸的一般過程 （1）收集數據：采用任意方法收集數據 （2）准備數據：由於需要進行距離計算，因此要求數據類型為數值型。另外，結構化數據格式最佳 （3）分析數據：采用任意方法對數據進行分析 （4）訓練算法：大部分 ...

Part I: 線性回歸 線性回歸很常見，給你一堆點，作出一條直線，盡可能去擬合這些點。對於多維的數據，設特征為xi，設函數$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$為擬合的線性函數 ...