摘要：
一、前述 逻辑回归是一种分类算法，对多元线性回归的结果做一定的缩放。是一种线性（x是一次的）有监督（有x,y）分类（要么是正列，要么是负例）算法。是通过sigmod算法的一次缩放。 sigmod函数解释如下： 二、具体原理 前提和损失函数推倒： -->转化为似然的思想： -->对转换后的似然函数求偏 阅读全文
摘要：
一、前述 L1正则，L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力。相当于一个惩罚系数。 二、原理 L1正则：Lasso Regression L2正则：Ridge Regression 总结： 经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。 L2正则会整 阅读全文