逻辑回归的本质及其损失函数

逻辑回归为什么要使用sigmoid函数作为假设？

为了实现非线性化。

因为线性回归模型的预测值为实数，而样本的类标记为（0,1），我们需要将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来，也就是找到广义线性模型中的联系函数。如果选择单位阶跃函数的话，它是不连续的不可微。而如果选择sigmoid函数，它是连续的，而且能够将z转化为一个接近0或1的值。

逻辑回归的损失函数：


逻辑回归损失函数
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