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代写机器学习的逻辑回归Logistic Regression for Machine Learning
逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，业内有一个说法：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说支持向量机，但千万别说逻辑回归，因为里面需要学习细节真的太多了。逻辑回归虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。逻辑回归的本质是假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。
逻辑回归是一种监督学习分类算法，用于预测目标变量的概率。目标或因变量的性质是二分的，这意味着只有两种可能的类别。简单地说，因变量本质上是二进制的，将数据编码为1(代表成功/是)或0(代表失败/否)。数学上，逻辑回归模型预测P(Y=1)作为x的函数。它是最简单的ML算法之一，可以用于各种分类问题，如垃圾邮件检测，糖尿病预测，癌症检测等。
逻辑回归的类型：
一般来说，逻辑回归是指二元逻辑回归具有二元目标变量，但它还可以预测另外两类目标变量。根据这些类别的数量，逻辑回归可以分为以下类型：二进制或二项式。在这种分类中，一个因变量将只有两种可能的类型：1和0。例如，这些变量可以代表成功或失败，是或否，赢或输等。多项。在这种分类中，因变量可以有3种或3种以上可能的无序类型或没有数量意义的类型。例如，这些变量可能表示“类型A”或“类型B”或“类型C”。在这种分类中，因变量可以有3个或更多的有序类型或具有数量重要性的类型。例如，这些变量可能代表“差”或“好”，“非常好”，“优秀”，每个类别可以有像0，1，2，3的分数。
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