Logistic回归

概念 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题 LR分类器适用数据类型：数值型和标称型数据。其优点是计算代价不高，易于理解和实现；其缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。 多维特征的训练数据进行LR时特征值必须做scale，确保特征的取值在相同的尺度内计算才会收敛。 模型 多元线性回归模型： y = θ T x y=\theta^Tx y=θTx Lo

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