机器学习法入门篇（1）—神经元-逻辑斯底回归模型

神经元-逻辑斯底回归模型 logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维

>>阅读原文<<