逻辑回归

分割线 逻辑回归 已知：给定数据，包含数据的特征和label 问题：二分类，根据数据的特征，对数据二分类。 例子：给定一个肿瘤的特征，如大小形状等等，判断是否是恶性肿瘤。 基础：线性回归，输入一个肿瘤各种特征，经过线性变换得到一个预测值y，若y>0.5为恶性，y<0.5为良性。 大概原理： 逻辑回归是在线性回归的基础上，增加了一个sigmoid函数。 为什么要增加这么一个函数呢？一个原因是线性回归

>>阅读原文<<