分类问题之 Logistic Regression
线性回归简介
- 线性模型
- 向量形式
- 可解释性
w 可以理解为特征的权重
- 目标
对数几率回归, Logistic Regression
- 训练过程(梯度下降)
-
分类预测步骤
P(Y=1|x) = e^z / (1 + e^z) P(Y=0|x) = 1 / (1 + e^z) z = wx
正则化
与 Naive Bayes 的区别
- NB 假设特征相互独立
- LR 是线性分类器
- 训练方式不一样
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