Logistic回归
摘要：
目录：1、数学模型2、求解3、总结1、数学模型 Logistic（逻辑斯特）回归的目的是从样本（训练集）中学习出一个0-1分类模型。 定义一个概率函数，即logistic函数（或叫sigmoid function），形式如下：可以看出，g(z)范围为(0,1)，即g(z)可以将无限宽的范围（即自变量的取值范围）映射到(0,1)，其图形如下：则将假设函数（hypothesis）设为：而假设函数的值，即为y = 1的概率，即：当我们要判别一个新数据的特征属于哪个类时，只需求假设函数的值，若大于0.5，就是 y = 1 类，反之，则属于 y = 0 类。以下用更通用的函数表达上面两个式子：上式与.. 阅读全文
posted @ 2013-10-25 11:19 JiePro 阅读(1196) 评论(0) 推荐(0) 编辑