logistic回归分析优点_逻辑回归算法的优缺点-程序员宅基地

导读

逻辑回归算法是最经典的几个机器学习算法之一，本文对它的优点，缺点进行总结。

1. 逻辑回归算法

逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法(L0， L1，L2，etc)，而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树、SVM相比，你还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法-online gradient descent)。如果你需要一个概率架构(比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间)，或者你希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么使用它吧。

Sigmoid函数：表达式如下:

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