逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
Posted 雪饮者
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逻辑回归名字比较古怪，看上去是回归，却是一个简单的二分类模型。
逻辑回归的模型是如下形式：
其中x是features，θ是feature的权重，σ是sigmoid函数。将θ0视为θ0*x0（x0取值为常量1），那么
这里我们取阈值为0.5，那么二分类的判别公式为：
下面说一下参数θ的求解：
为啥子这样去损失函数呢？
当y=1的时候，显然hθ(x)越接近1我们的预测越靠谱；y=0时同理。所以应该在y=1时，使损失韩式-log(hθ(x))越小越好，y=0时，同样使损失函数-log（1-hθ(x)）越小越好，即得上式
以上是关于逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Lecture6 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)