机器学习-Logistic回归基础篇之梯度上升算法

二 Logistic回归与梯度上升算法
Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常,Logistic回归用于二分类问题,例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题,不过为了简单起见,本文暂先讨论二分类问题。首先,让我们来了解一下,什么是Logistic回归。

1 Logistic回归
假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作为回归,如下图所示:
机器学习-Logistic回归基础篇之梯度上升算法_第1张图片
Logistic回归一种二分类算法,它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。其实,Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。

所以要想了解Logistic回归,我们必须先看一看Sigmoid函数 ,我们也可以称它为Logistic函数。它的公式如下:

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