logit

1.为什么需要logit回归? 线性回归不稳健 异常点对拟合直线的影响很大 so linear不适合做分类问题   2.为什么要sigmoid？sigmoid能做什么？ y=0，1是离散问题,直接建立方程  函数不连续——损失函数不可导——参数无法用梯度法优化 所以我们由  转为 的广义线性思路 的值表征y取值的概率大小 最由概率大小转化为判断y的0,1值 优点：给出了结论的置信度(sigmoid

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