注意：這裡用的是「可能性」，而非數學上的「概率」，logisitc回歸的結果並非數學定義中的概率值，不可以直接當做概率值來用。對其求二階導，結果大於0，說明其是凸函式，在用梯度下降法尋優時，可以保證找到全域性最小。
很容易可以從sigmoid函式看出，當θtx>0 時，y=1，否則 y=0。θtx=0 是模型隱含的分類平面（在高維空間中，我們說是超平面），所以說logistic回歸本質上是乙個線性模型。
注意：這裡需要區分假設函式和決策邊界：
在邏輯回歸中，假設函式（h=g(z)）用於計算樣本屬於某類別的可能性；決策函式（h=1(g(z)>0.5)）用於計算（給出）樣本的類別；決策邊界（θ^tx=0）是乙個方程，用於標識出分類函式（模型）的分類邊界。
logistic回歸 logistic回歸
logistic回歸 logistic回歸分析可用於估計某個事件發生的可能性，這是乙個分類模型而不是乙個回歸模型！它的基本思想是利用一條直線將平面上的點分為兩個部分，即兩個類別，要解決的問題就是如何擬合出這條直線，這個擬合的過程就稱之為 回歸 logistic模型 假設你有乙個需要 的內容，要通過三...
logistic回歸 簡介 邏輯回歸 理論簡介
邏輯回歸logistic regression 分類演算法原理簡介 嗶哩嗶哩 乾杯 bilibili www.bilibili.com 如果某個函式可以用半開區間的指示函式的有限次線性組合來表示，那麼這個函式就是階躍函式。階躍函式是有限段分段常數函式的組合。然而邏輯回歸是乙個概率模型，我們需要的輸出...
logistic分類（logistic回歸 LR）
幾乎所有的教材都是從logistic分類開始的，因為logistic分類實在太經典，而且是神經網路的基本組成部分，每個神經元 cell 都可以看做是進行了一次logistic分類。所謂logistic分類，顧名思義，邏輯分類，是一種二分類法，能將資料分成0和1兩類。logistic分類的流程比較簡單...