Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel). 函数图像为: 通过sigma函数计算出最终结果,以0.5为分界线,最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1),反之属于负类(类别值为0). 如果将上面的函数扩展到多维空间,并且加上参数,则函数变成: 接下来问题来了,如何得到合适的参数向量θ呢? 由于sigma函数的特性,我们可作出如下的假设: 上式即为在已知样本X和参数θ的情况下,样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率. 将两个公式合并成…