logistic回归及缺点分析

1 算法介绍 logistic回归其实是对线性回归的结果再做一次映射，因此也可以称之为广义线性回归。 其中Z就是线性回归的结果，如果数据在线性回归超平面的上侧，则z > 0，则经过sigmoid函数计算之后的值为0.5到1之间。反之则为0到0.5之间。我们要做的就是训练出W和b得到一个好的模型。 2 损失函数 logistic回归的重点并不是在于表达式上，因为表达式无非就是在线性回归的基础上加一层

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