关于logistic回归的一点总结

Logistic回归的本质 是对数几率(logit)的线性回归， logit=log(y1−y) l o g i t = l o g ( y 1 − y ) ，并不是概率，但是表示一种和概率类似的相关性，比如logit越大，则y越接近于1. 逻辑回归本身到底是线性还是非线性的 本身是个非线性模型，因为y=g(z),g是非线性的sigmoid函数，但是假设函数hypothesis是关于x线性的，做的

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