机器学习-逻辑回归算法梳理

学习任务 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 3、逻辑回归损失函数推导及优化 4、 正则化与模型评估指标 5、逻辑回归的优缺点 6、样本不均衡问题解决办法 7、sklearn参数 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 逻辑回归是基于线性回归方法的扩展，是一种广义线性模型，link function为单调可微的对数几率函数。即用线性回归模型的预测结果去逼近真实标记y的对数几率（l

>>阅读原文<<