关于逻辑回归的思考与整理

关于逻辑回归的思考与整理 注意理解 如何将线性回归值转换为概率，为什么使用sigmoid函数？ 成本函数如何抉择？为什么二次成本函数不适用？ 交叉熵成本函数推导 梯度下降求解推导 应用总结 优势 缺陷 应用场景 连续特征离散化优势 注意理解 本质：在普通线性回归模型基础上加以改进，希望以此解决分类问题 （1） 如何将回归值转换为概率值？ （2）成本函数如何抉择？ 如何将线性回归值转换为概率，为什么

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