Logistic回归分类算法原理分析与代码实现
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Logistic回归分类算法原理分析与代码实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
小结
1. 逻辑回归的计算代价不高,是很常用的分类算法。集中基于随机梯度上升的逻辑回归分类器能够支持在线学习。
2. 但逻辑回归算法缺点很明显 - 一般只能解决两个类的分类问题。
3. 另外逻辑回归容易欠拟合,导致分类的精度不高。
以上是关于Logistic回归分类算法原理分析与代码实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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机器学习强基计划1-3:图文详解Logistic回归原理(两种优化)+Python实现
python逻辑回归(logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类