摘要：
逻辑回归思路 线性回归的模型是求输出特征向量Y与样本矩阵X之间的线性关系，如果我们想要的Y是离散的话，可以对Y再做一次函数转换，变为g(Y)。如果我们设定g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间是类别B，那么就得到一个分类模型。 分布假设 LR假设噪声是高斯分布，数据是伯努利分布， 阅读全文
posted @ 2020-10-05 16:44
技工九三四
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逻辑回归思路 线性回归的模型是求输出特征向量Y与样本矩阵X之间的线性关系，如果我们想要的Y是离散的话，可以对Y再做一次函数转换，变为g(Y)。如果我们设定g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间是类别B，那么就得到一个分类模型。 分布假设 LR假设噪声是高斯分布，数据是伯努利分布， 阅读全文
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