【机器学习】逻辑回归（理论）
逻辑回归（理论）
目录
- 一、概论
- 1、何为逻辑回归
- 2、映射函数的引入
- 3、伯努利分布
- 二、损失函数的推导
- 三、用逻辑回归实现多分类
- 1、间接法：HardMax
- 2、直接法：SoftMax
- Ⅰ SoftMax的引入
- Ⅱ SoftMax的计算
- Ⅲ 引入SoftMax后的损失函数：交叉熵
- 四、实战部分
一、概论
1、何为逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两个结果：是与不是）。因此，其与线性回归的不同之处仅在最终的输出结果上。若以贷款事件为例，则可将两者在最后进行预测时的执行流程归纳如下：
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◦ 输入：一组指定数据集的输入向量，如： x(3) = [ 1, 4000, 20 ]
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