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K-means和逻辑回归

news 2025/10/30 16:44:18

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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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并发编程知识梳理 提示，此仅为面试，若想对线程有跟完整了解，请点击这里 提示：直接翻到最后面看面试真题，上面的为详解 面试考点 文档说明 在文档中对所有的面试题都进行了难易程度和出现频率的等级说明 星数越多代表…...

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