Logistic Regression逻辑回归公式推导
2018-09-20
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简介：
Logistic 函数、构造预测函数、构造损失函数、似然函数、梯度下降、求导过程。
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Logistic回归（二）
Logistic回归，又称对数几率回归，是用于分类问题的监督学习算法。它基于对数几率（log-odds），通过对数转换几率来确保预测值在0到1之间，适合于二分类任务。模型通过Sigmoid函数（S型曲线）将线性预测转化为概率。逻辑回归损失函数常采用交叉熵，衡量模型预测概率分布与真实标签分布的差异。熵和相对熵（KL散度）是评估分布相似性的度量，低熵表示分布更集中，低交叉熵表示模型预测与真实情况更接近。
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逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它是一种广义线性模型，用于估计二分类问题中的概率。
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