Logistic Regression(逻辑回归) 分类算法是典型的监督学习,分类算法通过对训练样本的学习,得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系,也被称为假设函数,之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本,学习样本特征到样本标签之间的假设函数,Logistic Regression算法是典型的线性分类器,有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regression模型 线性可分和线性不可分 对于一个分类问题,通常可以分为线性可分与线性不可分两种。如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确分类,则称该问题为线性可分否则为线性不可分问题 Logistic