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【算法】逻辑回归

逻辑回归速览与实践指南

一、概念与核心思想

  • 逻辑回归 Logistic Regression(又称 Logit 回归)是用于分类的监督学习模型,常用于二分类(也可扩展到多分类)。它通过Sigmoid/Logistic 函数将线性组合映射为概率 p∈[0,1],本质属于广义线性模型 GLM。其核心是把“线性预测”转换为“对数几率(log-odds)”空间进行建模:log(p/(1−p))=β0+β1x1+…+βkxklog(p/(1−p)) = β0 + β1x1 + … + βkxklog(p
http://www.dtcms.com/a/614409.html

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