逻辑回归公式详解：原理、公式及应用 | 机器学习基础

逻辑回归是一种分类算法，其公式可以表示为：hθ(x) = g(θ^T*x) 其中，- hθ(x) 表示预测类别为1的概率，即样本x属于正类的概率 - g(z) 是逻辑函数（也称为Sigmoid函数），用于将任意实数映射到[0,1]的区间上 - θ 是模型参数，表示特征x对应的权重值 - x 是输入样本的特征向量 - θ^T 表示θ的转置 逻辑函数的公式为：g(z) = 1 / (1 + e^(-z)) 其中，e 表示自然对数的底数。 通过最大似然估计或梯度下降等方法，可以求解出最优的参数θ，从而得到逻辑回归模型。最终，通过计算hθ(x)的值，可以将输入样本x分为正类或负类。