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什么是邏輯回歸

回想一下線性回歸，它被用于確定一個連續因變量的值。邏輯回歸通常用于分類目的。與線性回歸不同，因變量只能采用有限數量的值，即因變量是分類的。當可能結果的數量只有兩個時，它被稱為二元邏輯回歸。

從大的類別上來說，邏輯回歸是一種有監督的統計學習方法，主要用于對樣本進行分類。

邏輯回歸與線性回歸的關系

邏輯回歸也被稱為廣義線性回歸模型，它與線性回歸模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求參數，其區別在于他們的因變量不同，多重線性回歸直接將ax+b作為因變量，即y = ax+b，而logistic回歸則通過函數S將ax+b對應到一個隱狀態p，p = S(ax+b)，然后根據p與1-p的大小決定因變量的值。這里的函數S就是Sigmoid函數,就是因為這個函數的使用才能分類

總結

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