逻辑回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其他的基本都差不多。Logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。由于逻辑回归是二分类的,所以主要用于分类问题

逻辑回归的步骤:

 

  1. 寻找h函数(即hypothesis);
  2. 构造J函数(损失函数);
  3. 想办法使得J函数最小并求得回归参数(θ)

h函数的构造为

h函数的含义是:输入x,其结果分类为1的概率。所以很容易得到输入x,其结果分类为0的概率为1-h

 

损失函数:表示h函数与实际值之间的误差

 

 

 

 

损失函数的推导:http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837

 

 

 

 

posted on 2016-12-06 19:59  薄樱  阅读(190)  评论(0编辑  收藏  举报