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K-means和逻辑回归

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逻辑回归

一个事件的几率是该事件发生的概率/该事件不发生的概率:P/(1-P)
对数几率是:log(P/(1-P))

**考虑对输入x分类的模型:**log(P/(1-P))=wx 则 P=exp(wx)/(exp(w*x)+1)
线性函数越接近于正无穷,概率越接近1、线性函数越接近于负无穷,概率越接近0

逻辑回归就是线性回归+sigmoid

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优缺点

优点

  • 速度快,适合二分类问题
  • 简单易于理解,直接看到各个特征的权重
  • 能容易地更新模型吸收新的数据

缺点:

  • 对数据和场景的适应能力有局限性,不如决策树算法适应性那么强

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