子曰，溫故而知新。下面簡單聊聊作為小白的我簡單回顧了logistic回歸之後的一點心得：
1.logistic回歸之所以被劃為「線性模型」，被稱作「廣義線性回歸」的原因在於，它實際上是用線性回歸模型:
機率（odds）：2.logistic regression也可以得出類似樸素貝葉斯演算法中「後驗概率」的東西，這個「」東西「」也是提供乙個分類的「把握度」，但logistic回歸給出的這個「把握度」和樸素貝葉斯的後驗概率的「把握度」思路並不一樣——樸素貝葉斯的後驗概率就不提了，logistic回歸的這個「把握」，指的是，我們根據input x計算出
logistic回歸 logistic回歸
logistic回歸 logistic回歸分析可用於估計某個事件發生的可能性，這是乙個分類模型而不是乙個回歸模型！它的基本思想是利用一條直線將平面上的點分為兩個部分，即兩個類別，要解決的問題就是如何擬合出這條直線，這個擬合的過程就稱之為 回歸 logistic模型 假設你有乙個需要 的內容，要通過三...
logistic分類（logistic回歸 LR）
幾乎所有的教材都是從logistic分類開始的，因為logistic分類實在太經典，而且是神經網路的基本組成部分，每個神經元 cell 都可以看做是進行了一次logistic分類。所謂logistic分類，顧名思義，邏輯分類，是一種二分類法，能將資料分成0和1兩類。logistic分類的流程比較簡單...
Logistic回歸模型
一 logistic回歸模型 線性回歸模型要求因變數是連續型正態變數。當因變數是分類變數時，logistic回歸模型是最好的回歸模型。由於y只能取兩個值1或0，y的條件數學期望 e y xi 1 p y 1 xi 0 p y 0 xi p y 1 xi 選擇乙個函式，p y 1 x f x logi...