1 简介
逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。
最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。
逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。
2 模型
2.1 逻辑斯谛分布
2.2 逻辑斯谛回归模型
2.2.1 二项逻辑斯谛回归模型
2.2.2 二项逻辑斯谛回归模型变型
2.2.3 对数似然函数逻辑斯谛回归模型
2.3 多项逻辑斯谛回归
3 学习策略
3.1 对数似然估计
4 算法
4.1 改进的迭代尺度法
4.2 拟牛顿法