逻辑回归.zip
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1 Y9 L5 E# A$ y/ |- l3 ^ k" Z. ^文件详细内容如下：
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逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型（generalized linear model，GLM）。具体的说，都是从指数分布族导出的线性模型，线性回归假设Y|X服从高斯分布，逻辑回归假设Y|X服从伯努利分布。1 }* P. M! c; T1 p
, q6 X6 f9 x8 V+ D& \* ]
伯努利分布：伯努利分布又名0-1分布或者两点分布，是一个离散型概率分布。随机变量X只取0和1两个值，比如正面或反面，成功或失败，有缺陷或没有缺陷，病人康复或未康复。为方便起见，记这两个可能的结果为0和1，成功概率为p(0<=p<=1)，失败概率为q=1-p。
5 A7 G% `+ S* z9 M4 ~. P/ U
( K/ O/ @+ Y) W3 C) U高斯分布：高斯分布一般指正态分布。2 r' Q( R: J" }, d3 I
0 w$ m, s+ K6 M& `3 {3 Y9 L因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。% V. @& [5 H3 R j+ _% F
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