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lywei 2006-09-05 05:17:51

无理

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日总是我哥 2006-09-06

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dawugui 2006-09-06

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还来得及吗?

魔鬼代言人5800 2006-09-06

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jf

洪泉 2006-09-06

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v888 2006-09-06

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jf

__________________ 2006-09-06

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ribut9225 2006-09-06

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li_d_s 2006-09-06

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路过

kk19840210 2006-09-06

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圣殿骑士18 2006-09-06

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hoveryi 2006-09-05

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老板卤两个蛋蛋 2006-09-05

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老板卤两个蛋蛋 2006-09-05

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老板卤两个蛋蛋 2006-09-05

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woods 2006-09-05

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ffff

dawugui 2006-09-05

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leyueming 2006-09-05

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顶,JF

AFIC 2006-09-05

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慢了……

gezichong 2006-09-05

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再次JF

AFIC 2006-09-05

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sf?

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Logistic Regression也叫Logit Regression，在机器学习中属于参数估计的模型。逻辑回归与普通线性回归（Linear Regression）有很大的关系。在应用上，它们有所区别：普通线性回归主要用于连续变量的预测，即，线性回归的输出yy的取值范围是整个实数区间逻辑回归用于离散变量的分类，即，它的输出yy的取值范围是一个离散的集合，主要用于类的判

目录广义线性模型极大似然法逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差交叉熵损失函数交叉熵损失函数的数学原理交叉熵简介交叉熵损失函数的直观理解逻辑回归优缺点其他逻辑回归与线性回归的区别与联系 LR一般需要连续特征离散化原因广义线性模型逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型（generalized linear model，GLM）。具体的说，都是从指数分布族导出的线性模型，线性回归假设Y|X服从高斯分布，逻辑回...

1.1 逻辑回归算法 1.1.1 基础理论 logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0和1上。它与线性回归的不同点在于：为了将线性回归输出的很大范围的数，例如从负无穷到正无穷，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”才能说服广大民众。当然了，把大值压缩到这

逻辑回归是线性分类器（线性模型）—— 主要用于二分类问题【拓：如何判别一个模型是否为线性模型理论上分辨：线性模型是可以用曲线来拟合样本的，但是分类的决策边界一定是直线的数学表达上分辨：表达式中的系数w乘上自变量x（一个w系数影响一个自变量维度x）】（1）penalty：表示惩罚项（正则化类型）。字符串类型，取值为’l1’ 或者 ‘l2’，默认为’l2’。l1：向量中各元素绝对值的和，作用是产生少量的特征，而其他特征都是0，常用于特征选择；

机器学习算法完整版见fenghaootong-github 房价预测数据集描述数据共有81个特征 SalePrice - the property’s sale price in dollars. This is the target variable that you’re trying to predict. ...

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