from： https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9321199.html
逻辑斯谛回归
感知机的一个最大缺点是：在样本不是完全线性可分的情况下，它永远不会收敛。
分类算中的另一个简单高效的方法：logistics regression（分类模型）
- 很多情况下，我们会将逻辑回归的输出映射到二元分类问题的解决方案，需要确保逻辑回归的输出始终落在在0-1之间，此时S型函数的输出值正好满足了这个条件，其中：
几率比（odd ratio）
特定的事件的发生的几率，用数学公式表示为：
标签：逻辑,函数,权重,梯度,回归,样本,推导 来源： https://www.cnblogs.com/Arborday/p/16698229.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。