1. 应用场景：首先要明确的是，Logistic Regression是用来分类的；与stanford的公开课进行类比，在该课程中所举的例子是根据训练集中房屋的各种feature(area,location等)和价格来预测测试集中的房屋价格，那么利用Logistic Regression就是来预测一种值域为[0,1]的label，如房屋价格上涨的概率p。若p>=0.5，则将其归为上涨；若p<0.5则将其归为不上涨。 如你要根据数据来预测房价是否会上涨来决定是否现在买房，那么Logistic Regression很适合你的选择，因为你care的是房价是否会上涨，而不是具体某个楼盘的房 Read More
