logit回归模型假设_机器学习基础---逻辑回归（假设函数与线性回归不同）

一：分类

(一)分类基础

在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。

在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。

我们从二元的分类问题开始讨论。(当然存在多分类问题，例如y可以取到 0，1，2，3这几个值)

我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类(negative class)和正向类(positive class)，则因变量，其中 0 表示负向类(没有某项东西):良性肿瘤，1表示正向类(含有某项东西)：恶性肿瘤。

(二)对比线性回归

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