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上传时间: 2021-01-20
详细说明：文章目录一、对数几率和对数几率回归二、Sigmoid函数三、极大似然法四、梯度下降法四、Python实现
一、对数几率和对数几率回归
在对数几率回归中，我们将样本的模型输出y∗y^*y∗定义为样本为正例的概率，将y∗1−y∗\frac{y^*}{1-y^*}1−y∗y∗定义为几率（odds），几率表示的是样本作为正例的相对可能性。将几率取对便可以得到对数几率（log odds，logit）。
logit=logy∗1−y∗logit=\log\frac{y^*}{1-y^*}logit=log1−y∗y∗
而对数几率回归（Logistic Regression）则试图从样本集中学
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