了解机器学习的基础知识 | 第六章：逻辑回归分析

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    %matplotlib
    %matplotlib inline
    %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
    
    
      
      
      
      
      
      
    

    Using matplotlib backend: MacOSX
    
    
      
    

逻辑回归（Logistic Regression）是一种通过回归方式实现的分类方法，其应用范围仅限于处理二分类任务。在Kaggle竞赛平台上，LR算法凭借63.5的优异表现，被冠以“使用频率最高的算法”称号。

\hat{p}=f(x) \quad \hat{y}=\left\{\begin{array}{ll} 1, & \hat{p} \geq 0.5 \\ 0, & \hat{p} \leq 0.5 \end{array}\right.

若将f(x)视为一个线性回归模型，则其输出值域覆盖了从负无穷到正无穷的整个实数范围。

f(x)= x_{b} \cdot \theta

为使其输出结果符合概率分布