学习笔记： 机器学习经典算法-逻辑回归(Logistic Regression)
逻辑回归（Logistic Regression） 是目前各行业最常用的分类方法，属于线性回归的拓展。 特点：该算法联系了样本的特征和样本发生概率($\hat p = f(x)$),在运算上由于 概率值 本身是一个数值，因此该方法分类方法被称为回归方法。算法最终得到样例的预测概率值 $\hat p$ 用于 分类问题。所以逻辑回归既可以看作是回归算法，也可以看作是分类算法，通常作为分类算法使用...
机器学习算法之——逻辑回归（Logistic Regression）
前言继上次写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导，但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴，机器学习中的相关算法是必不可少的，即使是你不想获得名次和奖牌。那么，从本周开始，我将介绍在Kaggle比赛中的最基本的也是运用最广的机器学习算法，很多项目用这些基本的模型就能解决基础问题了。机器学习模型大致分为预测模型和分类模型，而分类又分为线性和非线性两类。线性分类器非线性分类器概念模型是参数的线性函数，分类平....
深入理解逻辑回归算法（Logistic Regression）
在继续学习 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） 决策树前，我们需要先来了解下逻辑回归算法（Logistic Regression），因为 GBDT 较为复杂，但在逻辑回归的基础上，理解起来会容易些。 逻辑回归是机器学习中最为基础的算法，也是工业界使用得最多的算法之一，究其原因，在于其简单、高效以及实用。 虽然线性回归也很简单，但却不实用，是因为逻辑回归本质....
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