逻辑回归模型原理
正则化逻辑回归模型    逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的模型，它可将样本数据映射到(0,1)之间的概率值，是一种基于概率的线性分类模型。在逻辑回归模型中，将自变量x与y的对数几率logistic(p)关联，其中p为事件发生的概率，logistic(p)函数称为逻辑函数，它可以将实数映射到(0,1)之间。模型的形式化表达为h(x)=g(wT*x)，其中w为模型参数，x为自变量，h(x)为模型的预测值，g()函数为逻辑函数。模型的训练是通过最大似然估计法，寻最优的参数w使得模型能够最好地拟合已知的训练数据。训练过程中，采用梯度下降法或牛顿法等优化算法来求解最优参数。逻辑回归常用于二分类问题，也可扩展至多分类问题。处理二分类问题时，可以将样本分为两类，分别用0、1表示，通过二分类逻辑回归模型，预测新样本属于哪一类。逻辑回归模型具有简单、易理解、稳定等优点，在实际应用中得到广泛的应用。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。