Logistic回归的基本思想与公式推导

讲前小碎话 Logistic回归是一种线性分类模型，通常用来解决线性二分类或多分类问题。无论是在李航老师的《统计学习方法》书中，还是在吴恩达老师的机器学习课程中，都是先假设随机变量x服从Logistic分布，即有如下的分布函数和概率密度函数： 可是为什么定义这样的分布函数和概率密度函数，对于初学者来说，还是很难理解的。我们从Logistic回归的来源（也就是从贝叶斯学习发展来的）来理解其的基本思想

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