逻辑回归(Logistic Regression)是一种经典的分类
算法，它是一种基于概率的线性分类方法，常用于二分类问题。
逻辑回归的主要思想是通过概率模型来预测样本所属类别，即将线性函数的输出值通过一个逻辑函数(如sigmoid函数)映射到[0,1]之间的概率值，然后根据概率值来进行分类。
逻辑回归 算法的优点是简单易懂、计算速度快，对于大规模数据和高维数据也能表现出良好的性能，对异常值不敏感；缺点是只适用于二分类问题，对于多分类问题需要进行扩展，容易受到特征相关性和非线性关系的影响，需要进行特征工程。
逻辑回归 算法被广泛应用于广告点击率预测、金融风控、医疗诊断等领域，并且在实际应用中也有很多的改进
算法，如L1和L2正则化的
逻辑回归、多项式
逻辑回归、顺序
回归等，可以提高
算法的性能和适用性。
到此这篇sigmoid函数与tanh（sigmoid函数与逻辑回归的关系）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！
转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/haskellbc/23008.html