LR(逻辑回归)

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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LR(逻辑回归)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

逻辑回归(Logistic regression):

想要理解LR,只需要记住:

Sigmoid 函数:

y=1/(1+e-z)

线性回归模型:

y=wTx+b

最后:

y= 1/(1+e-(wTx+b))

推导为:

ln (y/1-y)=wTx+b

它就是用线性回归模型的预测结果去逼近真实标记的对数几率。

真实标记:是在模型训练时已经给出。

进而模型训练来确定模型参数 w 和 b

 

以上是关于LR(逻辑回归)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

逻辑回归(Logistic Regression, LR)

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机器学习 | LR逻辑回归模型

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