本质是分类的“逻辑回归”来了！

机器学习，绕不开预测问题，预测绕不开回归和分类。本篇介绍最常用的二分类算法：逻辑回归(Logistics Regression)，当然随着算法的发展，它也可用于多分类问题。每一个算法都是许许多多数学家的努力铸就，理论篇有范君希望可以尽量将算法发展过程叙述的平滑一些，可以即保留理论基础，又让读者感觉舒服。下面，就让我们一起来领教一下这处理问题的伟大逻辑吧！

回归到分类的过渡

何为“逻辑”

理想的最优模型

01

概率预测

02

损失函数

多分类的扩展应用

下期再见

逻辑回归是线性回归分析的扩展，其通过逻辑函数将回归值映射为概率值，实现了对分类问题的处理。通过本次学习，对于逻辑回归，你是否掌握了呢？有任何疑问或建议，给有范君留言吧。下一篇作者将介绍逻辑回归的好伙伴支持向量机，并详细介绍它们之间的区别与联系，希望你不要错过了哦！