机器学习（九）——逻辑回归（LR）

Ø  是一种用回归建模的方式建立的分类器，主要针对于二分法； 对样本进行线性建模后，形成线性模型：z=wx+b； 由于线性模型的预测值波动范围比较大，因此需要用逻辑函数来将线性模型进行归一化处理，以方便分类； 在逻辑回归函数调参时需要构建损失函数，一般损失函数使用各个样本的方差之和，而逻辑回归函数中，常用的损失函数为非凸函数，因此需要转换损失函数模型； 在逻辑回归中构建了对数损失函数； 调参时采用

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