摘要：
1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾 阅读全文
摘要：
(对最小二乘法和梯度下降的一些区别的理解： 1.最小二乘法可以直接求全局最优解 梯度下降法是一种迭代的求解局部最优解的方法 2.最小二乘法没有“优化”，只有“求解”。算是一个确定性问题。而梯度下降，涉及迭代获取最优解，才算是“优化”。) 1.梯度定义 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得 阅读全文
摘要：
一、线性回归 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这 阅读全文