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  • 逻辑回归算法介绍

    //2019.08.13
    #逻辑回归算法(Logistic Regression)
    1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计,不同的机器学习算法应用占比排名如下,其中,逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四,应用最为广泛,其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算法。目前全球人工智能最火最前沿的研究方向CNN和RNN深度学习算法排名第九和第十,主要是因为它对于数据的要求很高,并且要求很高的计算能力。


    2、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法,虽然是回归算法,但是它解决的是分类问题,而不是回归问题,它的原理是将样本的特征与样本发生的概率,而概率是一个数字,因此将其称为回归算法。

    3、逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决。


    4、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率,因此它的预测值值域为0-1之间,而概率转换函数一般选用的是sigmoid函数,它可以将这个实数范围转换为0-1,并且0是一个分界点,当t>0时,概率p大于0.5,当t<0时,概率p<0.5。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11347000.html
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