Logistic回归.wps

Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数,求解过程可以由最优化算法来完成。在最优化算法中,最常用的就是 梯度上升算法,而 梯度上升算法 又可以简化为 随机梯度上升算法。 随机梯度上升算法与梯度上升算法的效果相当,但占用更少的计算资源。此外,随机梯度上升是一个在线算法,它可以在新数据到来时就完成参数更新,而不需要重新读取整个数据集来进行批处理运算。 机器学习的一个重要问题就是如何处理缺失数据。这个问题没有标准答案,取决于实际应用中的需求。现有一些解决方案,每种方案都各有优缺点。下一章将介绍与Logistic回归类似的另一种分类算法:支持向量机,它被认为是目前最好