机器学习入门学习笔记：（2.3）对数概率回归推导

理论推导   在之前的博客（机器学习入门学习笔记：（2.1）线性回归理论推导 ）中推导了单元线性回归和多元线性回归的模型。   将线性回归模型简写为： y=ωTx+b ；   对数线性回归模型能够写成： ln(y)=ωT+b ；本质上仍然是线性回归，只不过拟合的是非线性的ln函数了。   更通常地，考虑单调可微函数 g(.) ，令 y=g−1(ωTx+b) ；这个模型就叫作广义线性回归模型。（直接

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