logistic regression算法

逻辑回归是一种分类算法，可用于预测离散变量的可能性或概率。它基于逻辑函数，将自变量映射到一个概率值，从而进行分类。该算法通过最大化对数似然函数来确定最佳参数。它可用于许多应用，包括金融、医学、市场营销等。

相关问题

logistic regression 算法

Logistic regression算法是一种用于解决二分类问题的监督学习算法。它是基于线性回归模型的一种变体，通过使用logistic方程将线性回归的输出归一化到[0,1]的范围内，从而将其转化为概率形式。

最基本的学习算法是最大似然方法。最大似然估计是一种统计学方法，通过最大化给定观测数据的似然函数来估计模型的参数。在logistic regression中，最大似然估计用于寻找最优的参数值，使得给定观测数据的似然函数最大化。

Logistic regression算法可以被认为是一种正统的机器学习算法，它遵循了机器学习算法的一般步骤。首先，需要确定一个合适的模型，这里选择了logistic回归模型。然后，使用最大似然估计方法来估计模型的参数。接下来，利用训练数据对模型进行训练，即找到使得损失函数最小化的参数值。最后，使用训练好的模型对新的未知样本进行预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）](https://blog.csdn.net/iteye_12028/article/details/82570835)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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LogisticRegression算法的理论基础

Logistic Regression（逻辑回归）是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它的理论基础是广义线性模型（GLM），其中假设因变量服从伯努利分布，即只有两种取值（0或1），并且用一个Sigmoid函数（也称为逻辑函数）来建模因变量和自变量之间的关系。Sigmoid函数将自变量的线性组合映射到0到1之间的概率值。因此，Logistic Regression可以用来预测二元分类问题中一个样本属于某一类的概率。它的优点是模型简单，易于解释和实现，且可处理大规模数据集。