[机器学习]--逻辑回归总结

逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子。邮件是否是垃圾邮件。细胞是否是癌细胞。

1. 从线性回归到逻辑回归

我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θθ，满足Y=XθY=Xθ。此时我们的Y是连续的，所以是回归模型。如果我们想要Y是离散的话，怎么办呢？一个可以想到的办法是，我们对于这个Y再做一次函数转换，变为g(Y)g(Y)。如果我们令g(Y)g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间的时候是类别B，以此类推，就得到了一个分类模型。如果结果的类别只有两种，那么就是一个二元分类模型了

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