問：邏輯回歸是解決回歸的問題嗎？
答：不是，邏輯回歸解決的是分類問題。
面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞。
logistic回歸雖然名字裡帶「回歸」，但是它實際上是一種分類方法，主要用於兩分類問題（即輸出只有兩種，分別代表兩個類別）
是什麼手段讓邏輯回歸只能輸出兩種值呢？答：sigmoid函式。
logistic函式（或稱為sigmoid函式），函式形式為
其中e代表著常數 2.71828......
通過下面的圖形可以看到，把任意乙個z帶入到sigmoid函式中，都會得到乙個(0,1)之間的值。那麼我們能否把(0,1)之間的值想成是 0-100%的乙個概率值呢？我們把概率小於50%的分為不易發生的一類。把剩餘的分為另外一類。這樣就產生了兩個類別。達到分類的目的。這個就是邏輯回歸作為分類的理論依據。
對多元線性回歸方程求sigmoid函式hθ(x)=g(θ0+θ1x1+...+θnxn)，找到一組θ，假設得到−3+x1+x2=0的直線，把樣本分成兩類。把(1,1)代入g函式，概率值<0.5，就判定為負樣本。這條直線就是判定邊界，如下圖：
這條線就是線性回歸函式，換句話說，引數z就是乙個線性回歸函式。
因此邏輯回歸函式的表示式如下：
邏輯回歸方法主要是用最大似然估計來學習的，所以單個樣本的後驗概率為：
整個樣本的後驗概率就是：
ML學習筆記（2）邏輯回歸
邏輯回歸模型一般用來解決二分類問題，就是輸出y只有兩個離散值，例如判斷中是否有貓，0表示nocat,1表示cat。通過這個例子簡要介紹神經網路模型中一些標準化的 有效率的處理方法和notations。包含三個rgb通道，設描述一張尺寸 64，64，3 對這樣一張要將x 64，64，3 轉化為一維向量...
邏輯斯蒂回歸 機器學習ML
參考 1.統計學習方法 李航 2.邏輯斯蒂回歸是乙個非常經典的二項分類模型，也可以擴充套件為多項分類模型。其在應用於分類時的過程一般如下，對於給定的資料集，首先根據訓練樣本點學習到引數w,b 再對 點分別計算兩類的條件概率，將 點判為概率值較大的一類。1 線性模型 邏輯斯蒂回歸屬於對數線性模型，那什...
ML 線性回歸
說句廢話，相信大多數人和我一樣，最開始學習機器學習遇到的第乙個模型便是線性回歸，而且是一元線性回歸，但就這個模型，其實包含了很多的知識點，矩陣計算，最小二乘 梯度下降等知識點。我認為非常的有趣。這裡只是乙個簡單的介紹。1問題的引入 假設有乙個房屋銷售的資料如下 面積銷售 123250 150320 ...