这篇文章主要是我整理的逻辑回归模型中涉及到的问题。 文章目录 逻辑回归模型介绍逻辑回归的基本假设逻辑回归的损失函数逻辑回归的损失函数为什么要使用极大似然函数作为损失函数？ 逻辑回归的求解方法梯度下降其他方法 逻辑回归的目的逻辑回归的优缺点 特征问题特征相关性问题特征离散化特征交叉 逻辑回归是线性模型吗？逻辑回归输出值的意义欠拟合和过拟合多分类问题模型之间的对比线性回归最大熵SVM贝叶斯

1.LR的原理： 逻辑回归模型       虽然逻辑回归姓回归，不过其实它的真实身份是二分类器。介绍完了姓，我们来介绍一下它的名字，逻辑斯蒂。这个名字来源于逻辑斯蒂分布： 逻辑斯蒂分布 设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：

目录 摘要问题分析总结与链接 摘要 逻辑斯特回归同样属于监督学习，说到回归一般指的是对连续值的预测，这里的逻辑斯特回归用来解决分类问题，此篇博客主要以二分类为例子分析。 例子如下： 横坐标表示肿瘤大小，纵坐标表示是否为恶性肿瘤。 可以看到线性回归得到的一条直线中加上一个阈值（大于某一值取正样本，反之取负样本）可以对这8个样本点有一个比较明确的分类，如下如图： 但是这个方法对噪

概述 逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy model)。 逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。   逻辑斯蒂回归模型 1、逻辑斯蒂分布 定义6.1(逻辑分布)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数 式中

Logistic Regression实际上是基于Linear Regression的，与Linear Regression的不同在于输出增加了一个非线性映射，即应用逻辑斯特函数将回归结果映射到0到1(能够将负无穷到正无穷映射到0-1的函数有很多，但是Logistic函数求导结果很简洁，能让伯努利的指数分布式标准形式(待理解))，从而可以利用概率来分类。 下面讲一下LR 的推导过程。我

12月11日，一年一度的广州设计周，为期四天的展会在广州保利世贸博览馆、广州国际采购中心和南丰国际会展中心三大展馆已落下帷幕。依旧熙攘，依旧热烈，远道而来的专家领导、媒体嘉宾、展商代表、外国友人、设计爱好者，风尘仆仆地赶赴这一场不容错过的亚洲设计盛会。 　　奥力斯特岩板的超级品牌展 　　ARIOSTEA奥力斯特岩板于保利1号馆黄金展位1B06，以《束缚的纽带》为主题精彩开展。这展现

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文章目录 前言一、[达斯特无人机监测服务方案](http://dustertech.com/news/1633.html)二、服务内容 前言 当前，我国多地区面临大气环境质量改善巨大压力。对此，业内人士表示，只有精确找到本地污染物排放来源，结合地理、气象、环境衍生等众多原因综合分析，才能实现大气污染治理精准决策和快速应对。 但由于大气污染具有涉及区域范围较大、区域之间污染物