逻辑斯谛回归
- 线性回归的问题 一一 怎样判断肿瘤是否恶性?
- 线性回归健壮性不够，一旦有噪声，立刻“投降”
逻辑斯蒂回归 —— 分类问题
Sigmoid函数（压缩函数）
- 我们将线性回归拟合出来的值用压缩函数进行压缩，压缩完成后
用0.5做一个概率的判定边界，就能把样本分成两类，即正样本
• sigmoid函数中，
中z的正负决定了 g(z)的值最后是大于0.5还是小于0.5；
即z大于0时,g(z)大于0.5, z小于0时,g(z)小于0.5
• 当z对应的表达式为分类边界时，恰好有分类边界两侧对应z正负不同，
也就使得分类边界两边分别对应g(z)>0.5和g(z)<0.5,因此根据g(z)与0.5的大小关系，
就可以实现分类
逻辑斯谛回归损失函数
-平方损失函数的问题
损失函数
这样，我们获得了一个凸函数。
梯度下降法求解
