LR推导及其与SVM的区别
之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子，但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想，面试的时候基本用不上，那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识，希望能够对面试有一定的帮助。 1、逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前，首先看一个并不常见的概率分布，即逻辑斯谛分布。设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数： 式中，μ为位置参数，γ>0为形状参数。逻辑斯谛的分布的密度
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