机器学习-逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归模型： 一个事件的几率（odds）：是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件发生的几率是p/(1-p),该事件的对数几率（log odds）或logit函数是：logit（p）=log（p/(1-p)）=wx。 在逻辑斯蒂回归模型中，输出y=1的对数几率是输入x的线性函数。  通过逻辑斯蒂回归模型可以将线性函数w*x转换为概率，这时线性函数的值

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