深入理解逻辑回归算法理论与实战

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引言 在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。 尽管名字中有“回归”二字，逻辑回归的主要目的是进行分类，而不是回归。 逻辑回归通过使用线性模型来预测某个事件发生的概率，例如预测一封邮件是否是垃圾邮件、客户是否会购买产品等。 本文将深入探讨逻辑回归的理论基础、数学公式、参数含义，以及如何使用梯度下降算法来实现这一模型。 1. 逻辑回归的理论基础 1.1 线性模型与逻辑函数 在逻辑回归中，我们首先构建一个线性模型： 其中： ：线性组合的结果。 ：截距（bias），表示当所有特征为零时，模型的预测值。 ：每个特征的权重（coefficient），它们表示特征对结果的影响程度。 ：输入特征，例如客户的年龄、收入等。 然后，我们使用逻辑函数（Logistic Function），也称为sigmoid函数 ………………………………