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