逻辑回归算法推导与基于Python的实现详解 博文中可找到完整的算法推导与代码逐句讲解(在机器学习算法专栏)
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理,通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值,从而进行分类。
逻辑回归的输入是一组特征变量,它通过计算每个特征与对应系数的乘积,加上截距项得到线性函数,然后将该函数的输出值经过sigmoid函数的映射,得到概率值。
逻辑回归常用于二分类问题,即将样本分为两类,如判断一封邮件是否为垃圾邮件。逻辑回归还可以扩展到多分类问题,如将样本分为三类或更多类别。
逻辑回归具有简单、高效、易于理解等优点,在实际应用中被广泛使用,如金融风控、医学诊断、推荐系统等领域。