统计学习方法(第二版) 第六章 逻辑斯特回归

本文主要介绍逻辑斯特回归,以及参数的估计,推广到多项逻辑斯特回归。


前言

逻辑斯特回归(简称逻辑回归)是统计学习中常用的经典分类方法。

个人理解主要思想:

对于二项逻辑斯特回归,主要是应用线性回归,通过逻辑斯蒂回归分布函数(sigmoid函数)进行非线性映射到[0,1]上的条件概率,最终利用极大似然估计来求解参数问题,根据得到的参数从而进行分类。

不知道理解的有没有错误,对于逻辑斯特回归没有进行本质的理解,只知道逻辑斯特回归应用生长问题比较多,就是我们在生物上学到的S型曲线。


一、逻辑斯蒂分布(逻辑分布)

二、二项 逻辑斯特回归模型(逻辑回归)

三、模型的参数估计

利用极大似然估计来求解参数。

四、多项逻辑斯特回归


总结

逻辑回归通过线性回归的非线性映射,从而达到分类的目的,虽然叫回归但还是分类问题,最长用二分类问题。

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