逻辑回归模型
Logistic分布
分布函数
密度函数
逻辑回归模型
比较上述两个条件概率值，将实例x分到概率大的那一类
记
则，逻辑回归模型如下
另：事件发生概率为p，则该事件的几率(odds)为p/(1-p)，对数几率为logit(p)=log(p/1-p)
所以
即，逻辑回归模型中，Y=1的对数几率是x的线性函数
逻辑回归模型参数估计
极大似然估计法
设：
似然函数为
对数似然函数为
对于L(w)求极大值，得w的估计值
多项逻辑回归模型
Logistic分布
分布函数
密度函数
逻辑回归模型
比较上述两个条件概率值，将实例x分到概率大的那一类
记
则，逻辑回归模型如下
另：事件发生概率为p，则该事件的几率(odds)为p/(1-p)，对数几率为logit(p)=log(p/1-p)
所以
即，逻辑回归模型中，Y=1的对数几率是x的线性函数
极大似然估计法
设：
似然函数为
对数似然函数为
对于L(w)求极大值，得w的估计值
