弱分類器的強勢體：邏輯回歸算法與推導
邏輯回歸的函數表達式為
用極大似然估計求解
每個樣本發生的后驗概率為
則所以樣本發生總概率即似然函數為
L(θ)即為目標函數，-L(θ)即為loss函數，求-L(θ)最小
對數L(θ)函數為
對θ求導，即
無法求解。
用梯度下降法逼近最佳值，這里用的是梯度上升法，因為要求L(θ)最大值，其實道理一樣。
整體梯度上升算法：
初始化wT=1
重復直至收斂：
計算整體梯度（?l(θ)/?θ）
根據θ+α*（?l(θ)/?θ）來更新回歸系數wT
隨機梯度上升算法：
初始化wT=1
重復直至收斂：
計算隨機每個樣本梯度（?l(θ)/?θ）
根據θ+α*（?l(θ)/?θ）來更新回歸系數wT
邏輯回歸的優點是實現簡單，分類快。缺點是容易欠擬合，只能處理二分類問題（加上softmax優化可用于多分類），但是必須是線性可分的數據。
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