逻辑回归

模块预计时长：35 分钟

学习目标

• 确定执行逻辑回归的用例。
• 说明逻辑回归模型如何使用 S 型函数计算概率。
• 比较线性回归和逻辑回归。
• 说明逻辑回归为何使用对数损失函数，而不是平方损失函数。
• 说明正则化在训练逻辑回归模型时的重要性。

前提条件：

本模块假定您熟悉以下模块中介绍的概念：

• 机器学习简介
• 线性回归

在“线性回归”模块中，您探索了如何构建模型来进行连续的数值预测，例如汽车的燃油效率。但是，如果您想构建一个模型来回答“今天会下雨吗？”或“这封电子邮件是垃圾邮件吗？”这类问题，该怎么办？

本单元介绍了一种名为逻辑回归的新类型回归模型，该模型旨在预测给定结果的概率。

关键术语：

• 逻辑回归

帮助中心