log(odds)=log(p/1-p)=θx，逻辑回归模型中，就是用直线来拟合log(odds)，看来是非常有道理的。
深入理解逻辑回归算法（Logistic Regression）在继续学习 GBDT（Gradient Boosting Dicision Tree） 决策树前，我们需要先来了解下逻辑回归算法（Logistic Regression），因...
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这么好的文章，竟然没有评论吗？
最大的收获就是终于让我明白了，log(p/1-p)=log(odds)原来竟然是一条直线，所以我才明白了以前为什么要把这个东西用线性拟合。当然做线性拟合的时候，其实已经假设了，数据特征就是服从与正态分布的，所以就可以放心大胆地用直线来拟合。深入理解逻辑回归算法（Logistic Regression）
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2019-01-16 解析bert代码
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这么好的博客，怎么这么少的赞呢？我赞赏一下吧。就当是知识付费了。
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